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步骤

如果要使用GPU进行机器学习的训练，那么首先需要支持训练的显卡及驱动即正确安装CUDA、CUDNN，最重要的一点是需要与驱动对应的torch GPU版本，否则大概率使用torch.cuda.is_available()命令检查GPU是否可用时得到False。

检查显卡-显卡驱动CUDA适配版本-下载Anaconda-下载CUDA-检查CUDA是否安装好-下载CuDNN-下载GPU版本的pytorch-pycharm中调试环境-大功告成

第一步：安装 Anaconda 和 Pycharm 软件

如果已经安装好，这一步可忽略。

Anaconda下载可以直接在网上搜教程，很全，都可以用。

下载地址：Anaconda | Individual Edition

推荐使用清华的镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

 （2）

 第二步：下载安装CUDA11.3

• cuda： Compute Unified Device Architecture，是一种有NVIDIA推出的通用并行计算架构， 该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
• cudnn： 是NVIDIA 推出的用于深度神经网络的GPU加速库，他强调性能，易用性和低内存开销。
• cuda和cudnn的关系： cudnn是基于cuda架构开发的专门用于深度神经网络的GPU加速库。cuda可以理解为一个大的商圈，但这个商圈是空的，还未装修。cudnn可以理解为装修后的房间，例如负一楼专门针对游乐（深度神经网络）装修成大型游乐厂。

详细了解可参考大神的文章

https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77340765

查看对应版本的CUDA，这部非常关键！！！请一定要重视，避免之后多次重装。

（1）首先查看自己电脑GPU版本

方式一：搜索框输入nvidia，打开nvidia控制面板

方式二：win+R打开cmd，输入nvidia-smi

nvidia-smi

 可直接查看自己可安装的最高版本的 CUDA版本，我的电脑是 CUDA11.6。

（2）根据这个链接查看自己对应的cuda版本

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 

CUDA下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

接下来，我们来下载这个CUDA，这里选择的版本不能高于你的显卡驱动里面那个版本号，由于我的是11.6，且系统是win11，所以我这里选择的是11.5

双击运行下载好的CUDA的exe文件，安装时不需要更改路径，这个是压缩包提取的暂存的文件夹，不是最终路径，这里不需要更改。

 （3）安装

选择自定义安装后，取消勾选 Visual Studio，原因安装耗时较长，也可不需要。后面的路径也不需要更改。

 这里与其他安装方法不同的是，我没有安装 cudnn，也没有配置 path ，但是同样也安装成功。

打开 Anaconda prompt 命令，输入命令：

nvcc -V

查看 CUDA11.3是否安装成功。安装成功即可如下所示。

第三步：下载GPU版本下的pytorch和pytorchvision

这里我没有选择直接命令安装，因为安装失败的概率较高。我选择的是下载安装包，再在anaconda里下载whl文件。

（1）查看自己的python版本，还是在 Anaconda prompt 命令，输入 python，我的 python 版本是3.9.12：

 （2）不使用命令行下载 pytorch 的下载链接为：

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

里面的文件是cpu开头的是 CPU 版本，cu开头的才是我们要下载的GPU版本。
这里可参考 torch 和 torchvision 的对应图，以免下错对应版本，这里我选择的是红色圈内的，根据自己需求下载。

在下载链接里找到的是下载的1.10.0 版本的 torch 和 0.11.1 版本的 torchvision，我的 python版本是3.9，注意后面对应的 win 和 linux：

 （3）下载后放在同一目录下，我在d盘新建文件夹 CUDA-python，放在了D:\CUDA-pytorch下：

（4）在 Anaconda prompt 里 cd 到你下载好 torch 和 torchvision 的目录下，输入：
pip install “文件名”，torch 和 torchvision 安装方法一样。如：

torch==1.10.0+cu113的包大概有2.27G，比较耗时。下载完成后切换到下载目录，使用pip命令安装。

（5）检验方法，输入命令：

pip list 

后能看到：

（6）安装完成后使用下面命令查看torch安装结果。

在 Anaconda prompt 里 import导入 torch 和 torchvision库，然后使用命令：

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.cuda.get_device_name(0)
'NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti Laptop GPU'

第四步：验证以上步骤全部安装成功

跟着这张图上去打开cmd'输入 python，以下步骤：

 最后得到的是 Ture 说明全部安装已完成。