1. 查看本机的CUDA驱动适配版本

桌面右键打开NVIDIA控制面板，点击 帮助-系统信息，然后点击组件，查看NVCUDA64.DLL的产品名称一栏，如下图

可以看到本机支持的是CUDA 11.2 版本，不支持更高版本的。如果你升级了驱动，可能会支持更高版本。

下载CUDA和cuDNN

CUDA官网可能找不到历史版本入口或者说很难找（垃圾英伟达官网慢如狗），这边提供下地址：

cuda历史版本下载地址（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）

cudnn下载地址（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive）

cuda下载

选择适合你自己驱动的CUDA版本，我这边选择了11.0，安装类型选择exe(local)为离线安装包，然后点击右下角下载，建议使用IDM等工具下载

cuDNN下载

选择与刚刚CUDA版本相适配的版本，例如刚刚我下的CUDA 11.0，就可以选择这个，虽然下面也有可以用的，但是有最新的肯定选最新的喽

点击cuDNN Library for Windows (x86)

然后可能会让你登录，按照提示进行即可，可能还需要加入会员（免费的，点一下就行）

安装CUDA和cuDNN

CUDA安装

图形化安装界面，无脑安装就行，但是如果你已经安装过英伟达驱动了，可以只安装CUDA ，如果需要自定义安装路径，请记住你的路径，待会会用到

安装完毕后，命令行执行nvcc -V成功的话会返回CUDA版本号

cuDNN安装

下载好后是一个zip格式的压缩包，解压，里面的cuda文件夹中有三个文件夹：bin、include、lib

将这三个文件夹复制到刚刚的cuda安装目录，默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\版本号，如果刚刚安装过程中没有自定义的话就为默认路径

4. 添加环境变量

安装过程完成后，需要添加系统环境变量

高级系统设置-环境变量-系统变量中选择Path点击 编辑，然后弹出窗口中选择新建

添加以下两个路径，我的路径为这样，需要根据你的实际来修改

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib\x64

添加完成后一路确定下去，完事

检查安装结果

打开安装路径\extras\demo-suite，就比如我的是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\extras\demo_suite

Shift+鼠标右键 资源管理器，选择打开PowerShell

运行.\bandwidthTest，成功就会输出结果

拓展：安装Pytorch

Pytorch的安装