个人曾经看了一个80分钟环境部署视频，事实上只需要一页文档就能说清楚的，视频作者没剪辑，把所有出错排错搜索的过程也放在里边。
于是自己也做一个pytroch机器学习环境的笔记，完成了在个人电脑上用RTX3080跑机器学习的环境并跑了相关脚本，分享出来，注意是windows平台。网上有用到Conda管理环境的，这里没使用。
环境部署主要分为以下几个大步骤
1、Python安装
2、Pytroch安装
3、CUDA的安装
4、CUDNN的安装
5、环境变量与测试
1、Python安装
在本次安装中选择安装python3.8，从官网下载exe并安装。
2、Pytroch安装
一般上官网下载当前最新版即可，用官网的pip命令直接安装。
再用pip命令安装，有时候cmd看似网速快，下到一半报错了，就得重来。
到https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 离线下载，如果你的pip慢的话，
用离线有工具可能比Pip快一些，根据本机python版本选，
下载后pip install torch-xxx+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl。
3、CUDA的安装
确定cuda版本，cuda的版本由pytroch决定， 可在pytroch那看cuda用哪个，上边截图显示了用cuda11.7。
下载cuda11.7并安装，比较大，建议用加速工具。
4、CUDNN的安装
这里是要注册登录后才能下载cudnn的，用工具加速下载。
打开CUDNN的解压目录，将include里的文件复制到CUDA的安装目录下的include文件夹中，将lib里的文件复制到CUDA的安装目录下的lib\x64文件夹中，将bin里文件复制到CUDA的安装目录下的bin文件夹中。
5、环境变量与测试
CUDA_PATH 为CUDA的安装路径。（默认可能在安装CUDA时已经存在）
CUDNN_PATH 为CUDNN解压目录的路径 （可以拷贝一个到CUDA目录下，方便统一打理）
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