前言
本电脑之前已安装CUDA，但一些老版本的torchvision并不支持新的网络，为了构建网络方便，就重新安装了CUDA、cuDNN、torch和torchvision。
CUDA的下载和安装
CUDA版本选择：
只要低于自己电脑的 CUDA Version就可以
PS：查看电脑CUDA，win+R ，输入 cmd打开界面，输入 nvidia-smi
CUDA toolkit 下载
官网下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
点击链接进入，选择自己需要的CUDA版本（本次下载11.3）：
点击进入，按照提示下载，下载完成是后 .exe文件：
CUDA安装
安装的时候没截图，用的之前的，步骤相同
双击 .exe文件，选择下载安装路径（推荐默认路径，省事，占空间也不大）
一直下一步，选择自定义安装（推荐使用）
点击下一步，若是第一次安装CUDA，直接4项全选即可。
若是第二次安装，只选择第1项CUDA即可（如果第二次安装的比第一次版本高，选择全选后是自动覆盖上一版本的。简而言之，就是保留最新的版本，本次是全选了，覆盖之前老版本）
选择安装，记住安装路径位置，后面需要用到
然后，点击下一步即可
添加环境变量
设置 –> 高级系统设置 –>环境变量–>系统变量
一般都是自动添加好的，这步可以省略
验证：
win+R –> cmd –> 输入 nvcc -V(查看版本号）–> 输入 set cuda （查看CUDA设置的环境变量）
cuDNN下载安装
下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载需要注册英伟达账号，用邮箱注册，登录即可。之后选择跟自己的CUDA对应版本的cuDNNN，点击，然后选择自己系统版本，下载即可
下载完成，是个压缩包。解压，得到以下文件：
全选，复制，全部粘贴到之前CUDA的安装目录下，默认安装路径是：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3
注意：CUDA安装路径下，已经存在bin、lib等 相同的文件夹，不用管， 直接粘贴，它们会自动添加到该去的文件夹
添加环境变量
进入 环境变量，选择 系统变量，找到 path，点击编辑
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\libnvvp
验证：
win+R–> cmd–> cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\extras\demo_suite
1、输入命令 bandwidthTest.exe
2、输入命令 deviceQuery.exe
至此，安装成功！
Original: https://blog.csdn.net/retainenergy/article/details/126183711
Author: 下雨天不下雨
Title: cuda11.3+torch1.12.0+torchvision0.13.0
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