1.查看电脑与cuda适配版本

打开NVIDIA控制面板（桌面右键，打开NVIDIA控制面板->选择左下角的系统信息->组件）：


我的cuda版本必须是11.5以上，因此去官网下载这个版本的cuda

2 下载cuda

进入官网：cuda官网下载链接
打开官网如下：

找到对应版本，我的cuda版本只需要大于等于11.5.2就行，随便下一个。进入以下界面：

这个local其实就是下好了安装包进行安装，network就是边安装边下载一些包的意思。

3.安装cuda

双击如下安装包：

得到如下的安装开始界面：

这个地址想改就改，我嫌麻烦就不改了，我得固态比较大（3个T），所以无所谓了。点击ok得到如下图所示界面：

安装前置操作准备完成之后，点击下面的——同意并继续：

点击自定义：

下一步之后得到如下图所示：

这里我都安装了：

点击下一步之后得到如下图所示：

我这里因为开了visual studio，所以提醒我关掉，没开的兄弟就不影响：

点击retry之后得到下面：


安装完成之后检查以下环境变量：

我这里有这四个，都是自动填充的！没有的可以自己补一下
然后查看是否安装成功：运行cmd，键入nvcc --version或者nvcc -V，得到如下图所示的cuda版本信息：

输入：set cuda可以查看 CUDA 设置的环境变量：

以上操作都没有问题之后意味着安装成功！

4.下载cuDNN

进入官方下载网站：，需要注册一个官方账号下载cuDNN：

注册之后再进去得到如下图所示界面：
这里明确写了Download cuDNN v8.4.1 (May 27th, 2022), for CUDA 11.x, 也就是这个是适配cuda 11.5版本的，因此下载这个.当然如果你不放心，觉得新版本太新了，可能会有bug，可以点击哪个Archived cuDNN Releases下载之前的版本:

在这上面随便找一个，只要适配cuda 11.5的就行：

下载完成之后，得到如下图所示：

然后解压，得到的文件夹下面有如下三个文件：

然后复制前面三个文件夹放入下面文件夹：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5

copy进去，会出现下面提示，不用管，点继续就行：

随后添加至系统变量：

往系统环境变量中的 path 添加如下路径（根据自己的路径进行修改）

配置完成后，我们可以验证是否配置成功，主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe：

首先win+R启动cmd，cd到安装目录下的 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\extras\demo_suite,
然后分别执行deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe,应该得到下图:


这样就成功安装好了cuda环境了！

5. conda检测cuda是否安装成功

如果你有安装anaconda，那么可以进入进行进一步检测，首先进入conda环境：

然后输入python进入python编译器界面：

然后导入torch包，如果安装了torch的话（没有的话请参考：torch保姆安装教程）：

然后在界面输入：device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')

最后打印以下这个device，print(device):

如果最终输出得到的是cpu那就需要重新走一遍上述流程，如果是cuda那就证明cuda环境安装好了，恭喜！！！