本人是跑深度学习pytorch的。
已经在四台空电脑上配置环境了，整套下来不超过两个小时。
cuda+cudnn+anaconda+pycharm+gpu版本的pytorch
读者的电脑硬件不同，在版本选择上可能会有区别。
我配的4台电脑版本也都不一样，但步骤是一样的，仅仅是在版本选择上稍有不同。
如下展示是我在2022.7.19配的步骤。
电脑配置：RTX3060的显卡
cuda11.6.XX
查看电脑适配的cuda版本
NVIDIA 控制面板-》系统信息-》组件
查看是否下载显卡驱动
方法一：
NVIDIA 控制面板-》系统信息-》显示
方法二：
cmd-》nvidia-smi 和方法一看到的是一样的
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载对应版本的cuda。
上面看的是11.6就下11.6，我习惯不下最新版本的，选次新版本
下载好之后，以管理员身份运行
路径是安装包解压路径，软件安装完毕后会自动删除
安装位置要记住
临时解压目录不要和cuda的安装路径一样，否则安装结束，会找不到安装目录
安装完成之后，系统环境变量-》系统变量-》会有以下新增变量。
还想需要自己新增两个变量
检查cuda是否安装成功
和图片里一样，进入相应的路径下，然后输入nvcc -V
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载需要登录NVIDIA，没有的读者需要自行注册。此处我直接登录~
下载得到的压缩文件，解压缩
将这三个文件夹复制到cuda的路径下，“替换文件”
检查cudnn是否安装成功
进刚才的安装目录extrasdemo_suite下的bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe检查是否安装成功
说明cuda toolkit和cudnn安装正确。
anaconda安装包下载，不建议去官网下载，官网下载太慢了，推荐清华园下载地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
不建议安装最新版本的，容易出错【我尝试过安装最新版本的，后面无法自动添加系统环境变量】
第一项 将安装路径自动添加系统环境变量，强烈建议勾选上，后续可以省去很多麻烦。（不用去手动添加环境变量）
第二项 默认使用python的版本
查看是否有Python环境
按ctrl+z从python中退出
查看是否有conda环境
https://www.jetbrains.com
https://pytorch.org/get-started/locally/
选择自己的版本，后面加清华源 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
网上有作者说出现
这就完成了。代码流畅跑~
网上很多作者对安装步骤有说明，步骤大体都是相似，很多作者写的比我更详细。
但我的比较全，也比较新~
祝看到此处的读者都能工作顺利，科研顺心~
