CUDA、Anaconda和pytorch的环境安装及测试是否安装成功
一.安装CUDA
首先，查看自己的电脑的cuda的版本。打开NVIDIA的控制面板 从帮助 - 系统信息 - 组件 - NVCUDA64.DLL 查看你显卡驱动能支持的最高cuda版本。
然后下载对应安装包。我的是11.1版本
然后进行安装，建议无脑安装，尽量不要修改它默认的存储路径。 安装完成之后，因为是精简安装，会默认安装GeForce Experience，在GeForce Experience中可以更新你的显卡驱动（可以支持版本更高的CUDA）。中途可能会遇到报错，这时就选择自定义，继续下一步，就会弹出这个去掉报错文件，继续安装。当然也可能是你之前安装了一些其他软件，我之前安装了VScommunity，下载了VS2019，就有文件安装失败，如果你卸载了它，那就能正常安装CUDA，把它之后再重新安装。
二.安装Anaconda
首先，下载Anaconda的安装包。
记得下载符合你操作系统的版本， 是32位就下32位， 是64位就下64位，是MAC就下MAC，是linux64就下linux64，这个搞错挺丢人的（我就搞错了）。
接着，进行安装。
记得如果用户和我一样搞错了名字加了非法字符的，在另一个盘重开一个文件夹进行安装。接着一直Next就行了。
接着打开
出现这个界面
看到这里的（base）了吗？是安装了anaconda后的默认环境，我们需要重新搞一个
输入conda create -n your_name python=3.7。这里create就是创建一个新的虚拟环境环境 -n 就是 -name的缩写 your_name 可以替换成你们自己取的环境的名字 python=3.7 你也可以指定不同的python版本。
接着就会出现
输入y，再回车即可
activate your_name 就是激活你刚刚创建的环境，激活完之后，（base）就会变成（your_name）。输入conda env list 是列出你所有创建的环境。
三.安装pytorch
进入https://pytorch.org/get-started/locally/网站，下载符合你的版本
记得把整个字符都复制下来比如我是这个pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f
然后按下回车，即可安装。
四.进行测试。
首先，激活你的虚拟环境，然后输入python
判断是否安装了cuda import torch print(torch.cuda.is_available()) 返回True，cuda就安装好了。
判断是否安装了cuDNN from torch.backends import cudnn print(cudnn.is_available()) 返回True，cudnn就安装好了。
之后可以运行一段代码来感受一下所安装cuda的效果
import torch
import time
a = torch.randn(400,600,600).to("cuda:0")
b = torch.randn(400,600,600).to("cuda:0")
start_time = time.time()
for i in range(1,1000):
c = a*b
end_time = time.time()
print("CUDA time: ",(end_time-start_time))
a = torch.randn(400,600,600)
b = torch.randn(400,600,600)
start_time = time.time()
for i in range(1,1000):
c = a*b
end_time = time.time()
print("CPU time: ",(end_time-start_time))
第一次写，如有不足，请多包涵。
