1. 安装CUDA

1. 确认需要的CUDA版本
   nvidia-smi
   
2. 下载CUDA.exe
   CUDA下载地址
   结合自己电脑的情况下载对印度个版本
   
3. 安装
   双击后安装，可以修改安装路径，我安装在了D盘
   安装方式选择自定义
   
   全部勾选
   这里如果电脑没有安装过Visual Studio
   需要把CUDA> Development> Visual Studio Integration取消勾选
   
   记住这里的安装路径，我是修改到了D盘
   
   安装成功
   
4. 检查环境变量是否配置
   
   安装完成
   

2. 安装cuDNN

1. 下载cuDNN
   cuDNN安装
   
2. 将解压后的bin，include，lib 复制到CUDA文件夹中
   
   
3. 确认环境变量是否存在
   
4. 测试cuDNN是否安装完成
   在CUDA>extras>demo_suite文件夹中使用deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe测试是否可以使用
   如果直接在cmd中输入deviceQuery.exe闪退，可以直接把exe拖拽进cmd
   
   

3. 安装Pytorch

通过Wheel的方式安装Pytorch