一、查看CUDA版本

方法一，cmd命令

nvidia-smi

下图的 CUDA 版本是11.7

方法二，点击 NVIDIA的图标
1.右键点击会出现nvidia 控制面板

或者

2.点击系统信息

3.点击组件

二.下载CUDA

到官网下载根据不同的版本
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
因为我是11.7所以我下载11.7的CUDA

根据不同系统，不同需求来下载

下载完后安装，都默认就ok了

安装完后，查看是否安装成功

nvcc -V

查看环境变量

二.下载cuDNN

需要账号
1 登录网站，注册账号，注册完成后才可以下载cuDNN。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
2 选择版本下载

解压文件
然后把里面的三个文件夹里的文件（注意，是文件）复制到CUDA安装文件夹（就是上面的 CUDA Development 的那个安装路径下）的对应文件夹内
cuDNN

CUDA

测试 一下是否安装成功。

进入到上面的安装文件夹下的 extra/demo_suit 文件夹(如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\demo_suite）下，然后在地址栏输入 cmd，打开命名提示行。运行 bandwidthTest.exe 和 deviceQuery.exe ，结果如下，得到两个 PASS，就基本是安装成功了。

参考资料
【PyTorch】Window10搭建GPU环境（CUDA、cuDNN）
使用GPU进行深度学习环境的搭建