现在很多电脑都已经有显卡的配置，对于学习深度学习的小伙伴，使用一些深度学习框架或者训练模型是必不可少的一个环节，那么本文就带大家从头搭建torch GPU环境

1 确定本机cuda版本

win+R 弹出框中输入cmd，在弹出框里输入nvidia-smi，如下所示，可以看到cuda的版本事11.6

​2 下载对应的torch版本

打开PyTorch官网

​（1）下载命令：pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

（注：命令用pip还是pip3或者是conda根据你安装的python环境决定）

（2）我个人下载的是11.3的版本，两个都可以，如果是11.3的版本可以用如下链接

pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

（3）安装的过程中可以通过镜像下载，后边加上 -i 的参数就可以，我用的是清华的镜像：

pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（4）下载的过程中可能会出现下载失败或者下载异常的问题，如果通过以上命令安装失败的话，我这边给大家准备了下载好的轮子，大家可以自行下载并安装

链接：百度网盘 请输入提取码

提取码：0919

3 测试torch cuda环境是否可用

（1）直接在cmd输入python 然后测试如下脚本，或者直接在IDE中运行如下脚本，如果返回True则表示环境安装成功。

import torch print(torch.cuda.is_available())

总结：torch GPU环境的安装主要是cuda版本和torch版本的对应，然后就是下载torch比较麻烦，大家在安装的过程中有任何问题都可以私信找我，我这边看到会尽可能帮大家解决。