准备

先确保你的电脑的独显支持CUDA，否则只能用CPU运算。
这里可以查看自己显卡型号是否支持CUDA以及CUDA计算能力：https://developer.nvidia.com/
安装工具：Anaconda 常用命令
这是官方安装指南：https://pytorch.org/get-started/locally/#anaconda

安装CUDA

官方安装指南：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html
查看自己的显卡驱动型号支持的CUDA版本：

方式一

在命令行里依次输入下面两条命令

cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
nvidia-smi.exe

然后根据显示的 Driver Version 和下面的图确定自己驱动支持的cude版本

上面这张表来自：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#cuda-major-component-versions

方式二

通过NVIDIA的控制面板查看自己显卡驱动版本：https://jingyan.baidu.com/article/363872ecf07d652f4ba16fda.html

确定CUDA版本后去官网下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
根据自己系统选择相应版本下载后安装。
下载完成后点击安装即可，安装完在cmd控制台输入nvcc -V返回版本信息即安装成功。

注：有些安装教程会要求安装cudnn，我这里暂时不用

安装PyTorch

因为是用Anaconda安装，先进入Anaconda控制台新建一个环境并激活，然后进入https://pytorch.org/get-started/locally/#anaconda 选择你要安装的版本和方式，会自动生成一条安装命令，复制命令粘贴运行。

安装过程可能会很艰辛，主要就是那个pytorch的包太大了，足足有480M，建议试试换镜像源看看速度是否会提升，反正我最后是开了全局代理才下下来的。其他安装方式也可以试试。
安装完成后输入python然后运行以下代码，返回Ture就说明CUDA是可以使用的

import torch
torch.torch.cuda.is_available()