解决CUDA

  1. 检测本机显卡驱动兼容的CUDA版本（高版本兼容低版本），在NVIDIA控制面板 - 系统信息 - 组件 - NVCUDA64.DLL 一栏
  2. 下载CUDA https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
  3. 选好系统版本，一步一步安装就完事

解决cuDNN

  1. https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 下载，需要 NVIDIA Developer 账号
  2. 把下载好的压缩包解压出来的文件，全部移到 CUDA 安装目录下的 CUDA Samples 文件夹下
  3. 系统环境变量，将 CUDA_PATH_v版本号 这一项改为 CUDA安装目录/CUDA Samples/lib/x64 完事

解决 Pytorch-GPU

基本就是这么个命令，具体还是看需要用什么源/什么包管理方式(Pypi/Conda)

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch