一、CUDA安裝

1.查看自己電腦適配的CUDA的最高版本

• 在命令提示符里輸入nvidia-smi
• 表格右上角顯示的CUDA版本是該電腦適配的最高版本
• 一般下載比該版本低一點的版本，因為會更穩定

由于本機沒有GPU所以會出現這個報錯，如果有GPU會出現如下報告：

2.安裝CUDA

CUDA下載地址：
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

?得到下列畫面，此時其內有各個版本的CUDA，選擇盡量低于電腦版本的，防止有過高的版本不穩定的情況。

沒有GPU的則不需要下載。

• 選擇windows，x86，win11，一般選擇local本地下載
• 推薦使用迅雷下載，瀏覽器下載很慢

選擇默認路徑安裝即可。

自動檢測系統兼容性

選擇自定義安裝

取消選項Visual Integration
? ? ? ? 如果計算機上已經安裝了與CUDA版本相兼容的Visual Studio Integration文件，或者通過其他方式（如單獨安裝Visual Studio的插件）已經集成了CUDA支持，那么在安裝CUDA時勾選“Visual Studio Integration”可能會導致沖突或重復安裝，進而引發問題。

使用默認安裝位置

????????????????安裝位置不要動，使用默認的即可，防止出現問題

下一步直到安裝完成：

3.檢查環境變量是否配置，安裝是否成功

可以在命令提示符輸入set cuda 來查看環境變量是否配置

也可以在系統變量里查看有無上面的路徑

最后在命令提示符輸入nvcc -V 或者 nvcc --version查看安裝好的CUDA版本及其信息

二、pytorch庫安裝

1、什么是torch

torch 通常指的是 PyTorch 庫中的核心模塊，是構建和訓練深度學習模型的基礎工具。
PyTorch 是由 Meta（原 Facebook）開發的開源機器學習框架，廣泛用于科研和工業界。而 torch 模塊是 PyTorch 的核心，提供了以下關鍵功能：
1. 張量操作：torch 提供了類似 NumPy 的多維數組（稱為張量，Tensor），支持各種數學運算（加減乘除、矩陣運算、傅里葉變換等），且能高效運行在 CPU、GPU 等硬件上。
2. 自動求導：通過 torch.autograd 子模塊實現自動微分功能，能自動計算張量操作的梯度，這是訓練神經網絡的核心機制。
3. 神經網絡工具：包含構建神經網絡的基礎組件（如激活函數、卷積層、循環層等），通過 torch.nn 子模塊提供。
4. 優化器：torch.optim 提供了各種優化算法（如 SGD、Adam 等），用于更新模型參數。
5. 設備管理：支持在 CPU 和 GPU 之間靈活切換張量和模型，只需使用 .to('cuda') 或 .to('cpu') 即可。
簡單來說，torch 是 PyTorch 框架的 "引擎"，所有深度學習相關的核心操作都依賴于它。使用時通常通過 import torch 導入，然后進行張量創建、模型構建、訓練等操作。

2、下載torch

????????進入pytorch官網，選擇好需要的類別，然后將下列鏈接復制到瀏覽器打開，選擇版本進行下載，因為torch所占內存太大，直接用其所給命令去命令提示符下載如果網絡稍微有波動則會導致下載失敗，所以直接去源網頁下載，下列是官網入口：

復制下方紅框里的網址

進入頁面后下滑找到torch，點擊進入

選擇合適版本

• 按ctrl+f搜索網頁內容，
• 找到符合條件的torch版本進行安裝
  • cp表示python解釋器的版本，需要與自己所用的解釋器版本一致
  • cu表示CUDA版本，可以比自己下載的CUDA版本低
  • torch選擇1.0的版本，不要選擇2.0及以后的版本

有GPU的下載

沒有GPU的則需要下載CPU版本：

1、安裝庫

上述的鏈接既是下載鏈接，建議放入迅雷下載器下載，這個下載更快，其他的也行，怎么快怎么來。

下載完是如下的文件格式，然后打開命令提示符，使用命令pip install 文件地址，即可安裝。如下圖所示：

pip install C:\Users\19947\Desktop\新建文件夾 (3)\torch-1.13.0+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl

? ?2、檢查是否安裝成功

? ? ? ? ? ?命令提示符輸入命令pip list即可查看

3、torchaudio庫是什么

????????torchaudio是一個基于PyTorch的音頻處理庫。它提供了一系列用于加載、轉換和處理音頻數據的函數和類。torchaudio支持多種音頻格式，包括wav、mp3、flac等，并提供了一些基本的音頻處理功能，如音頻剪輯、音頻格式轉換等。通過torchaudio，用戶可以方便地在PyTorch中進行音頻數據的處理和建模。

4、下載torchaudio庫

重復上述安裝torch的步驟即可，選好版本號

?點開torchaudio，然后快捷鍵搜索相應版本，版本號和torch一致即可

????安裝方式也是同樣使用?pip install 文件地址?即可

5、torchvision庫是什么

????????torchvision是一個在PyTorch中提供了一些用于圖像處理任務的工具的庫。它包含了常用的數據集加載、圖像變換以及預訓練模型等功能。torchvision可以大大簡化圖像處理任務的開發流程。

6、下載torchvision

? ? ? ? 步驟和上述一致，注意版本號，最后得到下列即為安裝成功