一、下载CUDA
1、什么是CUDA
CUDA 是NVIDIA 为自家 GPU 打造的“计算引擎”，它让 GPU 不仅能处理图形，更能变成一个超级并行处理器，用来加速科学计算、人工智能、模拟等海量计算任务。
2、查看电脑版本号
打开终端输入nvidia-smi查看
3、下载CUDA
1）打开链接
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
找到对应版本点击打开，这里因为电脑版本是12.3，所以我现在的是12.1.0版本
2）选择系统和版本，这里选择的是window版本
3）下载成功后，找到下载位置，点击打开
4、安装CUDA
1）双击文件打开显示此界面
2）选择自定义安装
3）取消选项Visual Integration
如果计算机上已经安装了与CUDA版本相兼容的Visual Studio Integration文件，或者通过其他方式（如单独安装Visual Studio的插件）已经集成了CUDA支持，那么在安装CUDA时勾选“Visual Studio Integration”可能会导致冲突或重复安装，进而引发问题。
4）使用默认安装地址
5）安装成功
6）配置环境变量
右击此电脑，选择属性，下拉找到高级系统设置
点击打开
找到环境变量，点击打开，查看系统变量中是否存在圈中的信息
或者在终端输入密命令set cuda查看
7）查看是否安装成功
在命令提示符内输入命令nvcc --version 或者nvcc -V，查看是否有cuda，如果有则安装成功，如果没有则可能版本不兼容
注：在查看的时候一定要关闭终端重新打开，才能查看到是否安装成功
二、下载pytorch包
1、什么是torch
Torch是一个开源的机器学习库，主要用于构建深度学习模型。它基于Lua编程语言，并提供了一个强大的张量计算库，可以有效地进行数值计算和矩阵操作。Torch同时也提供了丰富的神经网络模块，使得用户可以方便地构建和训练深度神经网络模型。
Torch的核心是它的张量库，它支持多维张量的操作和计算，类似于NumPy库。张量是一种多维的数组，可以用于存储和处理各种数据类型的数据。Torch的张量库提供了丰富的函数和运算符，可以进行各种数学运算、线性代数运算和张量操作等。
2、下载torch
进入pytorch官网，选择好需要的类别，然后将下列链接复制到浏览器打开，选择版本进行下载，因为torch所占内存太大，直接用其所给命令去命令提示符下载如果网络稍微有波动则会导致下载失败，所以直接去源网页下载，下列是官网入口：
https://pytorch.org/
1）复制上述链接
https://download.pytorch.org/whl/cu126
下滑找到torch,点击进入
2）找到相应的版本
扩展：怎么查下载的python版本号
点击win+R打开输入框，输入cmd,打开终端，在终端中输入where python，就可以查看下载的所有python版本以及所在的位置
输入python查看正在使用的python版本
可以看到我使用的python版本是3.9版本
2）找到下载的位置
右击此文件，点击复制文件地址
3）安装库
在终端里输入pip install 文件地址
4）查看是否安装成功
输入pip list查看下载的所有库
下滑找到torch、证明下载成功
3、torchaudio库是什么
torchaudio是一个基于PyTorch的音频处理库。它提供了一系列用于加载、转换和处理音频数据的函数和类。torchaudio支持多种音频格式，包括wav、mp3、flac等，并提供了一些基本的音频处理功能，如音频剪辑、音频格式转换等。通过torchaudio，用户可以方便地在PyTorch中进行音频数据的处理和建模。
4、下载torchaudio库
重复上述安装torch的步骤即可，选好版本号
点击，然后快捷键搜索相应版本，操作和torch基本一样
安装方式也是和torch库的安装方式一样
5、torchvision库是什么
torchvision是一个在PyTorch中提供了一些用于图像处理任务的工具的库。它包含了常用的数据集加载、图像变换以及预训练模型等功能。torchvision可以大大简化图像处理任务的开发流程。
6、下载torchvision
步骤和上述一致，注意版本号，最后得到下列即为安装成功
使用pip install查看三个库是否都安装成功
的数据回归预测实践)
