1. 安裝CUDA與CUDNN

• csdn大佬安裝步驟
  【CUDA】cuda安裝 （windows版）

1. 查看此電腦的CUDA版本配置
   自己電腦上GPU使用的詳細參數

nvidia-smi

2. 安裝對應版本的CUDA
   大佬鏈接
3. 安裝對應的CUDNN
   大佬鏈接
4. 查看安裝的CUDA驅動的版本

nvcc --version

5. 查看 CUDA 設置的環境變量

set cuda

2. Anaconda安裝PyTorch

1.查看 conda 環境

conda env list

2. 創建虛擬環境

conda create -n 環境名 python=X.X

3. 進入創建的虛擬環境

conda activate 環境名

4. 安裝pytroch（如pytorch1.12）

conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -y

5. 退出虛擬環境

conda deactivate

3. notebook添加自己創建的環境

1. 在base環境中執行：

conda install nb_conda_kernels

2. 在相應的環境下執行：

conda install ipykernel

3. 重新啟動notebook

4. Anaconda安裝相關的庫

• 例如：安裝pandas庫

1. 先進入創建的虛擬環境
2. 在安裝對應的庫（使用清華源，解決連接超時的問題）

pip install pandas  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

5. GPU測試

import torch
# 使用GPU訓練
if not torch.cuda.is_available():print('CUDA is not available.  Training on CPU ...')
else:print('CUDA is available.  Training on GPU ...')
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")