写在前面：配置pytorch着实有很多坑，不过最终结果算好的，话不多说，直接上干货。其中想要知道如何解决torch.cuda.is_available(）返回false的，直接跳到步骤5pytorch安装。python版本至少是3.6及以上。
1、前言
安装pytorch需要安装Anaconda、cuda、cuDnn、torch，本次机器配置如下：win10 64位操作系统，GTX3070，其中安装的上述版本如下（时间2023.9.24）：
Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64 （去官网下载Download Success | Anaconda）
cuda_11.7.0_516.01_windows.exe（去官网下载即可CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 解释下为什么下载11.7，原因是cudcnn官网上只有11.7版本的，但是后续发现不一定要下载11.7版本，可以根据自己显卡来下载）
cudnn-windows-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive（该版本适用于11.XX版本的cuda，下载该版本即可，官网链接：Log in | NVIDIA Developer）
2、 Anaconda3安装
2.1 安装过程
下载链接：Download Success | Anaconda
下载下来是一个Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe
双击Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe，全部直接默认即可。
安装完成后，在系统变量中添加环境变量，如下：
2.2 检查安装配置是否成功
Win+R输入cmd打开命令行 ，输入conda会显示相关命令选项
输入conda -V或者conda --version命令检查下安装配置是否成功
也可以输入conda info显示相关信息：
输入python会发现此时python也是带conda的版本
3、cuda安装
3.1 安装过程
下载链接：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
本次选择cuda11.7版本进行安装，双击安装包默认即可完成安装。
3.2 检查安装是否成功
Win+R输入cmd打开命令行 ，输入 nvcc --version，可以看到我安装的是11.7
4、安装cuDNN
4.1 环境配置
安装cuDNN版本根据cuda进行选择（下载链接cuDNN Archive | NVIDIA Developer），由于本文是cuda11.7，因此选择了cuDNN8.7版本。
下载的cuDNN是一个压缩包，将其解压缩后，得到如下文件：
此时，将bin、include、lib文件复制粘贴到cuda安装目录下，里下图：
4.2 检查安装是否成功
Win+R输入cmd打开命令行 ，输入 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\extras\demo_suite （该路径根据自己安装实际路径），进入该路径下，运行bandwidthTest.exe与deviceQuery.exe，如果运行结果result均为pass，则表明安装成功。
5、 pytorch安装
这也是本博客与很多博客不同的地方，如果按照很多博客方法从官网下，使用pip或者conda安装torch均错误，在torch.cuda.is_available(）返回false，即torch无法调用GPU。
这是由于在国内不好下载GPU-cuda，只有CPU-cuda。下面给出一种切实可行的方案。
去网站https://download.pytorch.org/whl/torch/，进入torch下载对应的带GPU的torch
进到torch，可以看到有各种版本的torch的whl文件，如：torch-1.13.0+cu116-cp37-cp37m-win_amd64.whl，意为torch1.13.0、cuda11.6、python3.7、win 64位系统的版本。
找到你电脑上安装的python、cuda版本，比如我的电脑是python=3.7、cuda=11.7（另外说一下，python的版本是你从cmd控制台上查询的版本，而不是你电脑上安装的版本！！！）所以，最后我选择的版本如下
（PS:在安装python虚拟环境时，python版本最高大于等于3.7，因为在上述网站中没有cp36的版本。）
选好whl文件后，下到本地，然后打开anaconda powershell prompt(anaconda3) （cmd应该也行），切换到自己的虚拟环境下。
如果你没有创建自己的虚拟环境，其创建过程如下，打开anaconda prompt，输入如下命令，其中python版本是你电脑上安装的版本
conda create -n pytorch python=3.7
PS：倘若无法激活自己创建的虚拟环境torch，采用如下命令：
先输入conda info --envs
再输入 activate
最后输入 conda activate pytorch
在创建好的虚拟环境后，再运行命令：
pip cache purge
再运行安装之前下载的whl文件即可，如下：
pip3 install E:\soft\major\Pytorch\torch-1.13.1+cu117-cp37-cp37m-win_amd64.whl
稍等会，就安装好了。
如果重新进入，点击anaconda prompt，输入 conda info --envs
再输入conda activate pytorch
再输入python
再输入 import torch
最后输入 torch.cuda.is_available()
结果返回true，
后面就可以使用cuda干活了
