安装pytorch【GPU】

注意：由于第二次安装，间隔了很长时间，为避免以后安装浪费时间，做此记录，可能不适用所有情况。

0 是否已安装cuda

进入cmd执行nvcc -V查看是否已安装cuda

若显示如上则已安装，直接到第5步安装pytorch；若未显示如上界面，应该按次序阅读。

1 查看cuda版本

2根据版本下载对应cuda

进入链接选择对应版本下载即可

3 安装cuda

其他直接默认即可。

4 安装cudnn

链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
第一次需要登录，进去后选择对应版本即可

进入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\extras\demo_suite文件下进入cmd执行bandwidthTest.exe，最后显示PASS即为成功。

5 安装pytorch

链接：https://pytorch.org/get-started/locally/

已创建annoconda虚拟环境，目前pytorch包括的cuda版本最新的是11.×，本地cuda12.0可以向下兼容所有的pytorch版本，但是本地python的版本可能影响最终效果，这会导致执行无法安装成功。
解决办法：直接安装即可，不成功执行下面的代码卸载即可

pip uninstall torch
pip uninstall torchvision
pip uninstall torchaudio

卸载之后选择先前的pytorch版本继续试

以往版本链接：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

最后，我执行下面命令成功安装。

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117