之前主要使用Ubuntu系统，但是个人笔记本更多使用windows,为了方便跑一些pytorch的小代码，所以想在windows配置一下相关环境，达到调用GPU运算的目的。
记录也是为了自己以后有安装需求少走弯路。
我的系统是win10，要调用GPU，首先要安装驱动软件，驱动软件根据GPU(也叫显卡)
版本选择，我的显卡查询结果是GeForce GTX 1650，根据显卡版本再去查询合适的驱动软件，根据查询结果选了一个合适的进行安装，装完后就可以驱动GPU了。但是要在pytorch环境中调用GPU还不行，需要在驱动软件的基础上安装应用程序，可以理解为与pytorch建立联系的工具包或者库文件，也就是CUDA，根据驱动软件查询合适的应用程序CUDA Toolkit和cudnn，完成安装，一般就可以调用GPU了。具体操作过程如下：
第一步，查询电脑显卡驱动信息，个人电脑显卡查询如下
第二步，若不确定下什么版本驱动，查询网站：/Download/Find.aspx?lang=cn
把个人电脑显卡配置填上
如果你知道所需安装的环境的CUDA版本，可以根据cuda去找合适的显卡驱动，CUDA与显卡驱动对应关系如下：/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#title-resolved-issues
第三步，选中符合显卡GPU的驱动下载安装，我基本上是默认的，自己设置都行，影响不大。安装完成进一步安装CUDA，但是CUDA需要对应版本才能调用显卡GPU，所以还要明确CUDA版本。版本可以通过已经安装的显卡驱动查询，右键电脑桌面空白处，打开nvidia显卡驱动面板，如下操作：
即可获得需要的CUDA版本信息，这是再去下载，基本可以确定不会下错版本，CUDA在NVIDIA官网也叫 cuda toolkit，下载网址如下：/cuda-downloads
点击旧版查询入口如下，相关操作设置如下：
下载好CUDA toolkit，下一步就是安装cudnn，网址：/rdp/cudnn-download
CUDA安装完（建议默认路径），cudnn下载后解压，拷贝三个文件夹至CUDA的如下安装目录覆盖，即可完成安装，
后续如果没有自动添加环境变量，需要自行添加，设置位置如下。
都安装完成后，就可以测试是否可以调用GPU了，测试代码如下，最好是包含pytorch环境的终端，结果是True就没有问题。
(pytorch) D:\>pythonPython 3.7.11 (default, Jul 27 , 09:42:29) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import torch>>> print(torch.cuda.is_available())True>>>
