第一次写此类文章，有写得不好的地方还请指出，下面进入正题。
1.CUDA安装及卸载
安装
在安装CUDA前，需要先确定自己电脑是否有独显，设备管理器-->显示适配器:
一般性都是NVIDIA开头的为独显。
查看电脑支持的最高CUDA版本，打开任务栏-->隐藏-->NVIDIA图标：
选择帮助-->系统信息-->组件:
在NVCUDA.DLL行可以看到我的电脑最高能带动NVCUDA10.2,一般性这样查看就可以了。另一种方法是在显示中查看驱动程序版本，此处不做详细介绍。
去官网下载对应的CUDA版本，此处选版本没必要特地降版本，官网地址:
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive打开安装包，第一步无需更改，直接ok：
选择自定义安装，如果第一次安装CUDA，四个选项都需勾选，如果不是第一次安装，建议只勾选第一个选项(CUDA)。在CUDA选项中将Visual Studio Integration选项去掉，如下:
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-493760.html
后序的安装位置推荐可以将C盘改为D盘，但C盘后面的安装路径需要原封不动，如下展示：
之后不做任何更改。
查看是否安装成功，可以打开命令指示符，输入nvcc -V，有如下图标便为成功：
卸载
控制面板-->程序-->程序和功能，找到NVIDIA的位置所在：
除了NVIDIA GeForce Experience,NVIDIA PhysX 系统软件,NVIDIA 图形驱动程序不卸载，别的带NVIDIA开头的都卸载。
2.Pytorch安装
以上步骤完成后，电脑已经有了对应的CUDA。
注意，Python，CUDA和Pytorch都需安装对应版本，查看对应版本我看的是这篇文章：
https://blog.csdn.net/weixin_45508265/article/details/122006134
先下载好对应的Python版本,Anconda3。
打开Anconda3的Anconda Prompt,输入指令:conda create -n pytorch python=3.7,这里的pytorch为虚拟环境名字，python=3.7为我的电脑的python版本，请选择自己电脑的版本安装。然后输入指令:conda activate pytorch,进入相应的虚拟环境。
输入python -V查看此环境版本号,输入nvidia-smi查看CUDA版本号：
python版本和CUDA版本匹配后再进行后续操作。
由于默认路径下载pytorch太慢，需更换为清华源路径。
输入:conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/即可切换到清华源路径，然后去官网下载pytorch:
PyTorchhttps://pytorch.org/选择Stable+Windows＋Conda+Python。
我选择的版本是Python3.7+Pytorch1.7.1+CUDA10.2，因此安装指令是：
此处不要添加-c pytorch。添加-c pytorch后会使下载路径变为默认，导致下载速度特别慢。
3.Pytorch安装过程问题解决
如果按照以上操作中间出现问题并且网上别的方法无法解决的时候，可以尝试重启电脑，如果也不行，可以尝试使用如下方法：
第一步是删除相应的python虚拟环境，并重新建一个，此步无需安装pytorch。
第二步是删除ANCONDA3-->pkgs中的所有文件。在pkgs中保存是安装的所有外来包。
第三步在c盘中搜索.condarc。此文件存放着下载路径，如下所示：
可以更改成我所设置的参数：
ssl_verify: true
show_channel_urls: true
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
第四步：在第一步新创的环境中安装pytorch。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-493760.html
到了这里，关于CUDA＋Pytorch安装教程(包含踩坑内容)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
