(一) 安装cuda11.8
1）先确定cuda 版本
nvcc -V
为了不污染现有开发环境，创建新的conda环境，这里我选择Python3.11版本
2) 安装cuda 11.8,因为torch2.0 目前只支持cuda11.7 和cuda 11.8
cuda 下载链接：cuda
去archve下找到11.8的版本
直接安装，首先提取在temp目录
安装好cuda后，会提示重启。重启完成后，安装成功。
cuda安装好之后，会新建两个环境变量CUDA_PATH以及CUDA_PATH_V11_8：
3) 安装cudnn
安装cuDNN，链接https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download：
找到对应这cuda 11.x window版本的cudnn
下载完成后，将压缩包解压，然后找到bin、include、lib文件夹：
复制到cuda的安装目录11.8`下：
这时候要检查系统的path变量中是否有以下的路径：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp
4) 验证
- cuda 验证
现在验证cuda和cudnn是否是正常的，需要使用cuda的deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe进行验证，在powershell里进入，输入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\extras\demo_suite，然后输入：
.\bandwidthTest.exe:
.\deviceQuery.exe:
(二) 安装pytorch2.0
安装指令：
pip3 install numpy --pre torch --force-reinstall --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118
也可以使用本地安装包：
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