pytorch库以及cuda的安装只需要在conda环境下一条指令即可
2.CUDA的安装与下载这里可以参照我之前安装tensorflow的有两种方式，不建议去英伟达官网下载安装
3 pytorch库的安装
先创建pytorch环境并激活环境，环境名就叫“pytorch”吧。打开cmd命令提示符，输入：
conda create –n pytorch python=3.8 activate pytorch
成功激活环境后，可以看到命令提示符前会带有环境名，以后每次都要激活一下进入这个环境才能进行安装库等操作。
那么就可以通过访问这个网址查询对应pytorch版本conda安装指令
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
或者也可以访问这个地址 https://pytorch.org/get-started/locally/获得下载指令
在pytorch环境中直接输入下面这一行命令来安装pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
在cmd激活环境中输入以上指令即可
4.方法2
上一个方法对网速要求比较高，我们还可以选择另一个方法，分别安装好cuda和cuDNN后
所以，我们可以打开下面网站手动下载库：
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
我们选择
cu110/torch-1.7.1%2Bcu110-cp38-cp38-win_amd64.whl
下载地址：https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch-1.7.1%2Bcu110-cp38-cp38-win_amd64.whl
再选择cu110/torchvision-0.8.2%2Bcu110-cp38-cp38-win_amd64.whl
下载地址：https://download.pytorch.org/whl/cu110/torchvision-0.8.2%2Bcu110-cp38-cp38-win_amd64.whl
下好轮子后，进入whl文件所在目录，输入：
pip install torch-1.7.1+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl pip install torchvision-0.8.2+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl
比如我下载到了 D:downloads，就进入这个目录，输入上面的命令即可安装。
在当前环境中，我们输入python，再输入import torch，没有报错则安装成功，之后输入torch.cuda.is_available()，返回True则可以调用GPU，于是配置成功！
