1. 准备工作

本文提及的各软件下载版本仅供参考，大家根据自己需要去下载想要的版本，方法大同小异。
笔者之前也安装过pytorch和cuda，最近anaconda的环境出了点问题，干脆卸载了重装。以下是之前的安装参考链接，很多步骤都是类似的（这里显卡驱动就不重搞了，有需要的再看一下）：
https://blog.csdn.net/tzr0725/article/details/115351082

pytorch与cuda的搭配可参考如下链接：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

管理Python虚拟环境，Anaconda下载（习惯性从清华开源镜像下载）：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

cuda下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

cudnn下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

pytorch离线下载链接：
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

笔者整理好了对应的版本，有需要的自取：
链接：https://pan.baidu.com/s/1TBB_hz-tY3StOXUHPEwxkg
提取码：wzfg

2. 安装过程

2.1 Anaconda安装以及python环境配置

先安装anaconda

这里笔者忘了点添加变量，最好还是选上

检查是否安装成功，在开始菜单，点击Anaconda Prompt

打开后，左边有(base)，即安装成功

创建虚拟环境

conda create -n pytorch python=3.11

查看安装的虚拟环境

激活安装的虚拟环境

利用pip工具安装一些基础第三方库，比如numpy

pip3 install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

2.2 Cuda 安装

提示没有安装visualstudio，按照提供的链接下载安装

安装visual studio


继续安装cuda

2.3 cuDNN的安装

对于cuDNN直接将其解开压缩包，然后需要将bin,include,lib中的文件复制粘贴到cuda的文件夹下：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

2.4 环境变量配置

此电脑右键-属性-高级系统设置-环境变量


验证是否安装成功

2.5 离线安装pytorch

利用终端进入下载好离线文件的路径，输入pip3 install 文件名即可进行安装

安装完成后再将官网中生成的指令在终端输入，因为安装过torch，所以只会安装torchvision和torchaudio，接下来就会比较快

官网链接：
https://pytorch.org/get-started/locally/

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

验证是否安装成功：

大功告成…