一、查看cuda版本
在命令行中输入nvidia-smi
nvidia-smi
得到cuda版本为12.1，安装的cuda版本不高于12.1即可。
二、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件
以python3.9为例，当然其他版本也适用。
经验：
1. 安装cuda11.5（官网显示cu115）版本对应的三个组件，是比较稳妥的
2. 国内源容易在安装时自动替换为cpu版本，因此从pytorch官网下载较稳妥
3. 建议使用pip安装，conda安装很可能会安装为cpu版本
下面为具体步骤：
（1）打开网址：https://download.pytorch.org/whl/cu102
首先选择torch，ctrl + F 搜索 [cu115-cp39-cp39-win] 这里cu115 是我们下载的 CUDA 11.5 版本，cp39-cp39 是说我们的 Python 版本是 3.9。如果要安装python其他版本修改为对应的版本即可。
单击即可下载。这里torch版本为1.11.0，我们要去官网查找该版本对应的torchvision 和torchaudio版本。ctrl + F 搜索 [pip install torch==1.11.0] 并且对应cuda为11.5。
在之前的网址https://download.pytorch.org/whl/cu102中选择torchaudio，ctrl + F 搜索 [cu115-cp39-cp39-win]，选择版本为0.11.0的。高亮处单击下载。
同理在之前的网址中选择torchvision，ctrl + F 搜索 [cu115-cp39-cp39-win]，选择版本为0.11.0的。高亮处单击下载。
下载了3个.whl文件，建议都安装到同一个文件夹下：
（2）安装虚拟环境
默认大家都安装好Anaconda了。在开始菜单中搜索anaconda Prompt，点击进入。
创建python虚拟环境：
conda create -n torch115_gpu python=3.9这里torch115_gpu表示你即将安装的虚拟环境的名字，表示python3.9版本。于是输入 conda create -n torch115_gpu python=3.9 后回车：
注意torch115_gpu文件夹可以在Anaconda的安装目录下的envs文件夹下找到。
之后激活该虚拟环境
conda activate torch115_gpu那么这里就输入conda activate torch115_gpu 后回车
回车后的结果应该前面有一个（torch115_gpu），代表你现在已经进入了gym_gpu这个虚拟环境。
（3）加载下载好的三个.whl文件并测试安装是否成功
现在需要依次将之前下载的三个.whl文件加载，需要这三个文件的绝对路径，依次按下面顺序输入(就是输入完一个就按一下回车等待安装完后再进行安装下一个)：
pip install D:\pytorch_whl\torch-1.11.0+cu115-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install D:\pytorch_whl\torchaudio-0.11.0+cu115-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install D:\pytorch_whl\torchvision-0.12.0+cu115-cp39-cp39-win_amd64.whl安装过程耐心等待。
安装结束后需要测试是否成功安装gpu版本的pytorch，这里依旧在torch115_gpu环境下输入python，进入python编程环境后输入import torch 回车后输入torch.cuda.is_available()。如果返回True则安装成功。
（4）打开pycharm并打开需要配置环境的项目，会在右上角提示配置环境，点开配置环境选择conda—>使用已有的环境就可以选择激活的torch111_gpu环境！
