1、Cuda从Nvdia官网安装即可
可以用 nvidia-smi 命令查看该显卡驱动支持的最高的Cuda版本。注意安装的时候选择自定义模式。
2、CUDNN
下载CUDNN动态库
https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey
之后选择对应CUDA的版本即可（需要先注册NVIDIA账号）
将下载到的压缩包解压到 cuda 的安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1下。注意解压后的文件夹名为cuda，请将其改成cudnn。
配置环境变量
在环境变量的PAth中添加：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\cudnn\bin
3、pytorch
建议访问官网
https://pytorch.org/
最新的包往往采用新版本python 可以看whl包的包名，cp39代表python版本是3.9，cu116代表是11.6版本的CUDA
Downloading https://download.pytorch.org/whl/cu116/torch-1.12.1%2Bcu116-cp39-cp39-win_amd64.whl (
