此篇文章以解决实际问题为主，无多余修饰，直接操作。

前言

本文主要是记录在安装带GPU的pytorch过程中遇到的一些报错，torch.cuda.is_available() 的时候返回的总是false，装过了无数多次，浪费了很多时间，最终在朋友的提示下，成功安装安装带GPU的pytorch，故写一篇文章记录这个过程，供后面的朋友学习借鉴，少走弯路，早上正道。

一、进入anaconda prompt。

（前提已经安装好anaconda）

二、使用步骤

1.复制下面代码，创建一个pytorch虚拟环境

代码如下（示例）：

conda create -n pytorch python=3.8

2.复制下面代码，激活pytorch虚拟环境

代码如下（示例）：

activate pytorch

如图所示
如图所示说明激活成功，后面的pytorch安装均在这个环境中，可以自动配套下载对应的CUDA和pytorch

三、查看与自己显卡匹配的torch版本

1.打开anaconda prompt输入nvidia-smi得到

代码如下（示例）：

nvidia-smi

如图所示，驱动的版本与CUDA对应或低于CUDA就OK

四、下载pytorch环节

1.进入pytorch的官网（https://pytorch.org/），下翻后得到如图

这个版本是我安装的，OK。此处选择Conda 安装方式（这个地方的安装是安装之前创的D盘环境，这样减少C盘负担，PIP下载的话就是直接装到C盘了）

2.复制下面代码

代码如下（示例）：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

此处代码以你的版本为准
**记住！！！，不要修改任何地方，完全通过官网下载，不要用清华或中科院的镜像，否则就是CPU版本的，切记，切记，此处踩坑无数次，正这次成功安装才写下第一篇博客。官网的速度比镜像还要快，这是我意料之外。

五、检验是否成功安装pytorch

1然后按下面图所示

在自己的torch环境下输入python
代码如下（示例）：

python

2然后输入import torch

import torch

3输入torch.cuda.is_available()

torch.cuda.is_available()

如果结果为Ture，则恭喜你成功安装。
Fase 的话再看看此博客
可以尝试联系我，我看到会回复

总结

(https://img-blog.csdnimg.cn/8f3dcb00e4ba4db98b7fac8aaca0d464.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAd2VpeGluXzUxMDgyNDEy,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)

今天能成功安装，多亏朋友们的提示，一步步成功，故写这篇文章留念一下