设置清华源，加速安装：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
在cmd命令窗口中输入nvidia-smi
在cmd命令窗口中输入nvidia-smi是一个简单而强大的操作，能够帮助用户快速获取关于NVIDIA显卡的详细信息。这个命令是NVIDIA系统管理接口（System Management Interface）的缩写，它提供了显卡的实时状态、温度、功耗以及GPU利用率等关键数据。
为什么使用nvidia-smi？
- 硬件监控：
nvidia-smi能够显示显卡的当前温度、功耗和风扇转速。这对于 overclocking（超频）或确保系统散热良好的用户来说非常重要。 - 性能分析：通过查看GPU利用率，用户可以了解显卡的工作负载情况，从而优化应用程序的性能。
- 故障排除：如果显卡出现过热或其他问题，
nvidia-smi可以帮助识别和诊断问题。
| 方式 | 适合人群 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|---|
torch+cu | 普通 PyTorch 用户 | 安装简单，支持多个 CUDA 版本共存 | 不能编译 CUDA 扩展 |
| 手动安装 CUDA + cuDNN | 需要编译 CUDA 扩展、自定义 CUDA kernel | 可用于 PyTorch 以外的 CUDA 任务 | 需要手动匹配 CUDA 和 cuDNN，容易出错 |
首先如果你要用gpu版本的torch-----》建议电脑显卡驱动版本>=安装的CUDA版本` | |||
| 你就要下载cuda和cudnn，method如下： |
- nvidia控制面板---》系统信息（左下）---》组件（NVCUDA64.DLL）查看你的cuda驱动器版本
- 下载CUDA Toolkit Archive https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
- 下载版本CUDA Toolkit不能高于 CUDA Driver
安装---》同意---》下一步----勾选（i understand…）-----NEXT
查看是否安装成功
在命令窗口中输入nvcc -V 进行检查
nvcc -V
三，安装cuDNN，需要注册（可安装可不安装，因为cuDNN就是个加速器）
下载解压后的文件
将解压文件复制到CUDA安装路径下 ！！！就已经安装完成！！
下载torch
Previous PyTorch Versions | PyTorch
pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/五，测试pytorch gpu是否可用
torch.cuda.is_available() 为True则GPU可用，False表示不可用
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available()) 输出为True，则安装无误