安装CUDA Toolkit
查看显卡版本
打开NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件->NVCUDA64.DLL，查看其版本号。我的是12.0.151。
更新显卡驱动
打开控制面板->所有控制面板项->设备管理器->显示适配器->右键NVIDIA**->选择更新驱动程序->自动搜索驱动程序->完成并关闭面板。
下载适配的CUDA Toolkit并安装
网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。安装就全选最经典的就行。他会自动设置CUDA环境变量。
查看Torch是否是GPU版本？
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(d2l-zh) PS C:\Users\15495\Documents\Jasmine\prj\DeepLearning\code\d2l-zh\pytorch> python
Python 3.8.17 (default, Jul 5 2023, 20:44:21) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
2.1.0+cu121 # 如果是cpu的版本，需要重装Pytorch，现在的cu121是gpu的版本，因此不需要重装Pytorch
>>>
重装Pytorch
卸载原来的Pytorch:
pip uninstall torch
查看笔记本所带CUDA的版本：在命令提示符中输入命令NVIDIA-smi，可以看到本人的CUDA Version:12.0
查找并安装适配GPU的Pytorch:
在以下网站寻找适配笔记本CUDA的Pytorch版本https://pytorch.org/get-started/locally/#no-cuda-1。复制生成的command到conda环境下安装cuda包：
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
conda安装gpu
在conda指定环境下执行以下命令即可：
conda install cudnn
测试
(d2l-zh) PS C:\Users\15495\Documents\Jasmine\prj\DeepLearning\code\d2l-zh\pytorch> python
Python 3.8.17 (default, Jul 5 2023, 20:44:21) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.device_count()
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