0. 说明
注意，安装时需要查一下最新的 pytorch 支持的 CUDA 版本
- 比如当前已经有 CUDA 12 了，但安装后发现用不了，查了才知道是最新的 pytorch 2.0 也仅支持到了 CUDA 11.8
省事的话可以用个人已经验证可行的版本组合:
- CUDA 11.8 + python 3.10 + pytorch 2.5
1. 下载并安装 Conda
Conda 官网：https://www.anaconda.com/download
2. 下载并安装 CUDA
CUDA 11.8 下载：https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive
3. 用 Conda 建 python 环境
3.1 检查 Conda 是否可用
打开 powershell 输入 Conda 看是否可用：
conda
如果找不到 conda ：则可以用管理员身份打开 powershell，运行
conda init powershell这个命令会让 powershell 启动时自动加载 conda 。执行后再输入 conda 应该可用了。
尝试一下重新打开 conda 可能会有红字报错，说”禁止运行脚本”。可以修改一下 powershell 的脚本执行策略：
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser注：RemoteSigned 即修改策略为：允许运行本地脚本但阻止从不受信任的来源下载的脚本。
确认后再打开 powershell 应该就不会报错了。
3.2 用 Conda 创建新环境
powershell 中运行
conda create --name py310 python=3.10执行并确认后会创建新环境 py310 (名字任意)，并自动下载和安装 python 3.10
4. 安装 pytorch
进入创建的 python 环境：
conda activate py310
执行后命令行的前缀会变化（对应当前环境）
再安装 pytorch：
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia5. 检查 cuda 是否对 pytorch 可用
python 运行 torch.cuda.is_available() 检查一下是否为 True 即可
import torch
torch.cuda.is_available()