cuda和pytorch是使用python进行深度学习常会需要的工具，其中pytorch是深度学习的框架之一，cuda是利用GPU进行运算的工具。
- cuda的安装
cuda是英伟达公司开发的利用显卡进行深度学习的工具。显卡的GPU比CPU的运算能力要强，在深度学习时算力十分重要，直接决定了我们训练模型的速度，所以一般都会用到。但是cuda的下载经常出现一些问题，因此记录下来方便后续查看。
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查看电脑支持的cuda版本
由于不同的显卡能支持的cuda版本是不一样的，需要先确认版本。首先对显卡驱动进行更新，然后打开命令行，在其中输入Nvidia-smi查看显卡支持的cuda版本。
可以看到我的电脑支持12.1版本的cuda。也可以通过英伟达控制面板，在帮助-系统信息-组件里查看NVCUDA.DLL的版本，两者是一样的 -
下载并安装cuda
然后进入英伟达cuda下载网址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 寻找对应版本的cuda进行下载。注意下载的是cuda toolkit，这是一个整合的工具箱。下载完之后进行傻瓜式
安装，然后再次打开命令行，运行 nvcc -V进行检查是否安装完成。安装成功的话会显示如下的内容：
- Pytorch安装
pytorch框架是近年常用的框架之一，相比较于tensorflow等旧框架越来越来受到趋势的追捧。最新版的pytorch下载地址为：
https://pytorch.org/get-started/locally/
pytorch的安装必须要根据cuda的版本来，有时候最新版本的pytorch还不是我们需要的。可以点击旁边的previous pytorch version查看先前版本的下载地址。由于pytorch支持cpu版本，因此要注意不要点错了。例如我的cuda版本是12.1，windows操作系统，如果想下载2.1版本的pytorch，应该要选择这个
其中的-c选项用于指定下载来源，如果有换源需求，可以把-c去掉，就会使用conda的默认下载源去下载。
最后，在下载完成之后，进入python，import torch，再使用torch.cuda.is_available()，如果返回True即表示成功。
