1.安装cuda ,在电脑上查询相应的cuda和cudnn版本，本机适合的CUDA版本为11.4，终端如图：
具体安装可参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/358737417这篇
安装其实注意就是将cudnn文件夹解压后，在C盘找到cuda的文件夹复制 cudnn里的文件夹复制到cuda里，也就是把cuda里的同名文件进行替换
2.安装依赖Python 3.x的Miniconda
官网链接：https://conda.io/en/latest/miniconda.html。
如果已安装conda，则可以跳过以下步骤。访问Miniconda网站，根据Python3.x版本确定适合你的系统的版本。
接下来的整个过程在电脑终端进行
3.打开终端并初始化终端Shell，输入conda init以便我们可以直接运行conda
~/miniconda/bin/conda init
现在关闭并重新打开当前的 shell。你应该能用下面的命令创建一个新的环境，d2l是创建的虚拟环境：
conda create --name d2l2 python=3.9 -y
现在激活 d2l 环境：
conda activate d2l2
接下来在虚拟环境下添加镜像源，在终端输入以下代码并按回车：
conda config --remove-key channels conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
接下来安装torch和torchvision,进入pttorch官网https://pytorch.org/get-started/previous-versions/，找到历史版本，根据自己的cuda下载下载相应的版本，在终端输入以下代码并运行（不要加后边的-c pytorch -c conda-forge，否则下载速度极其慢）：
conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3
我们来看看结果，安装图片中的命令验证是否安装成功，输出ture则证明安装成功，最后Ctrl+z退出：
C:UsersR>conda activate d2l2 (d2l2) C:UsersR>python Python 3.9.12 (main, Apr 4 2022, 05:22:27) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch >>> print(torch.cuda.is_available()) True >>> ^Z (d2l2) C:UsersR>
安装jupyter和所需要的d2l包，之后就可以在B站跟着李沐老师学深度学习啦
pip install jupyter pip install d2l
安装完成后，你可以通过运行以下命令打开Jupyter笔记本
jupyter notebook
现在，你可以在Web浏览器中打开http://localhost:8888（通常会自动打开）。
