1. 安装CUDA （CUDA的核心作用是：解锁 GPU 的并行计算能力，用于处理非图形任务）
根据如下链接，确定 CUDA 版本进行下载安装！！！
https://mp.weixin.qq.com/s/0v8jVp9dOq_8jU4SubDgDQ
安装完成后，查看CUDA版本：Win+R后输入cmd,进入命令提示符，输入nvcc -V，注意中间有空格！！！（如图 已成功）
配置环境
默认路径下 如下四个文件
2. 安装Python虚拟环境，并在虚拟环境中安装对应版本的pytorch
在conda上装一个虚拟环境，Python版本也选一个与电脑cuda对应的，这里我创建的3.9版本
（可参考： https://blog.csdn.net/YYWWQQ5656/article/details/153411619?spm=1001.2014.3001.5501）
下面是我问的豆包和一个博主推荐的对应版本表格
我的显卡信息：
对应CUDA11.7
下面安装pytorch（我用的保险方法：下载.whl文件并安装，博主说pip直接运行代码容易死机哈哈哈）
相关网址:
https://pytorch.org/get-started/locally/#windows-pip
https://download.pytorch.org/whl/cu117 ++标红部分++ 要换成自己的版本
依次点击，选择自己需要的版本，进行点击下载（https://pytorch.org/get-started/previous-versions/在这里看对应版本）
比如我的 CUDA 版本为：1.13，就对应这三个版本的torchvision等（注意不要选+cpu的！！！）
对应好 这个格式（Ctrl+F 可直接输入关键词检索）
要下载很长时间，漫长的等待~~~
安装好之后，输入 conda list，查看是否包括以下三个库（这里注明一下，如果conda list不显示，可以更换pip list 就可以显示这几个库拉，因为我们是pip安装的）
3.检验torch和cuda是否可用
可以看这个up主：https://www.bilibili.com/video/BV1cD4y1H7Tk/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=d582f273a1efcb8a57b6bade9e5ef400，视频下里面有资源哦
