一.查看显卡和处理器

可以按以下步骤进行查看显卡和处理器：

1.点开我的电脑-计算机-管理

 2.点开设备管理器就可以看到有处理器和显示处理器。

 二.查看显卡驱动版本和cuda版本

因为在安装pytorch之前需要先安装cuda，要根据pytorch版本去选择cuda版本，所以要先确定自己电脑能接受的最高cuda版本。

1.可以通过在桌面右键选择NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件，查看自己能支持的最高cuda版本，如下图：

 2.也可以通过nvidia-smi指令查看自己的显卡驱动版本和cuda版本，其中如果没将nvidia加入电脑环境变量的话会显示找不到指令，可以上csdn搜怎么加入环境变量，操作如下图：

在cmd中输入此指令，

 可以看到显卡驱动版本为512.78，能支持最高cuda版本为11.6，如果想下载更高版本的cuda，需要更新显卡驱动版本，想显卡驱动版本和cuda版本对应如下图：

 怎么加电脑的环境变量呢，首先右键我的电脑-属性-高级系统设置-高级-环境变量，然后在下面的系统变量中找到path，点击编辑即可。如下图：

 三.在下载pytorch之前的准备工作

pytorch是一种深度学习框架，而与之相对应的有tensorflow等等框架，所以为了避免以后发生多个框架矛盾，我们在安装pytorch之前需要建立虚拟环境，然后在虚拟环境中进行安装pytorch，虚拟环境其实就类似于虚拟机，具体操作见下图：

 总的来说，其实虚拟环境的名字就是你在anaconda里面创建的一个文件夹的名字，后面跟的python就是你这个框架用的python版本，下面附了一个博客链接，可以在这里面再了解一下。

 http://t.csdn.cn/ELAeP

ps：2023/5/14晚上又发现个坑，创建虚拟环境的时候，如果直接用系统的cmd去输入conda create -n <虚拟环境名> python=..，会在c盘里面直接创建虚拟环境，这个时候如果想在d盘的anaconda-envs里面创建的话，只需在此文件里面打开cmd即可。或者直接用anaconda prompt 输入上述指令也可。

2023.5.25小记

今天用清华源安装cuda的时候出现了Downloaded bytes did not match Content-Length ，参考了其他博主的博文，发现可以把清华源中的https的s去掉，速度会快，但是对我这没用，所以最后还是采用了

                            conda config --set remote_read_timeout_secs 600.0

通过加大时长来解决问题。

2023.8.31小记

用conda下载包时记得用conda search 去找当前源有的包。