文章皆为我（小生）所做，引用本项目文章请注明出处，发现恶意抄袭或搬运，会动用法律武器维护自己的权益。
对应关系
先安装好Anaconda
(说一下背景：我安装了三天配置cuda的环境 一度怀疑自己。甚至准备淘宝找人安装了，安装好之后，我把自己踩过的坑总结了一下)
1.提供几个会用到的网站
cuda toolkit历史版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuda toolkit最新版本：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
pytorch：https://pytorch.org
visual studio2019：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/
2.检查当前显卡驱动能支持的最高cuda版本
2.1命令行
nvidia-smi
显示的cuda version就是支持的最高版本
2.2控制面板
其实也可以不用检查，安装11.1版本cuda，他会自动将当前显卡驱动升级
3.安装visual studio2019
网址：Visual studio.
这样选择就行，记得！！Community,
安装好之后
4.安装cuda
选择哪个都行，network最好挂梯子，其实差不多
以管理员身份运行
勾选这几个必须的就行
(nvtx可以不安装， nsight开头的都可以不安装)
然后安装结束会提示其他版本visual studio没安装，
勾选lunch samples!!! 没报错就安装完成了
打开命令行，输入 nvcc -V
5.配置环境变量
下面的两个就是你的安装目录，会自动配置好，和Path同级
CUDA_SDK_PATH = G:\nvidia cuda
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
环境变量配置完记得重启
进入安装路径G:\nvidia cuda\extras\demo_suite
输入 bandwidthTest.exe 和 deviceQuery.exe分别提示Rsult=PASS 则安装成功
6.安装pytorch
在用户目录下，··“C:\Users\29676
备份一下，
许多教程里面都告诉添加清华镜像，但是这里不建议，可以添加中科大镜像
因为清华镜像下载到的不是gpu版本的，而是cpu版本的
记得开梯子！！！
6.1创建虚拟环境
不要添加清华镜像，否则安装py3.7版本的虚拟环境会报错。因为镜像站没有3.7
conda create -n learn_env python=3.7创建python3.7的虚拟环境
conda activate learn_env激活
按照这样选，别选conda安装
在上一部激活的虚拟环境里执行 pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio===0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
失败就多运行几次
（不支持断点续传的原因）
安装好之后，python进入python
import torch
torch.cuda.is_available()
如果为false的话看看其他博文，
7.安装jupyter
虽然安装好anaconda后，会自动安装jupyter，但他无法使用虚拟环境
我们决定在虚拟环境里面安装jupyter
在上一步退出pyhon exit() 别退出虚拟环境
7.1
conda install nb_conda
安装完后
jupyter notebook
即可调用，而且anaconda prompt必须以管理员身份运行，否则，jupyter创建新项目会出错
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