我要评论1.查看电脑显卡驱动版本
a）按win键和r键，调出系统的运行窗口
b）输入cmd，回车
c）进入命令行窗口后，输入：nvidia-smi，查看版本信息
如图所示，本机的driver version: 555.85，cuda version: 12.5
2.下载cuda toolkit和cudnn
a)查看驱动版本对应表格(https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html)，由1.c知道本机driver version: 555.85>=555.85
b）cuda toolkit：在官网(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)选择适合自己电脑的版本下载（由1.c可知本机cuda version: 12.5（具体是12.5.51，这个可以在nvidia控制面板-帮助-系统信息-组件处查看），版本>=cuda toolkit 12.5.0，所以我下载的最新版本cuda toolkit 12.5.0）。
c）点击对应版本后，会进入下一个页面，操作系统（operating system）选择windows，构架（architecture）选择x86_64，版本（version）选择11，安装类型（installer type）选择exe（local），然后点击下载按钮。
d）下载完成后双击安装，一路同意或者确认即可，选择自定义安装（第一个选择路径无所谓在哪，只是提供解压路径，安装完成后会自动删除，第二个路径是安装的位置，可以自己修改，但是需要记住安装位置。
e）cudnn：在官网(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive) 下载对应的版本（因为上面安装的为cuda12.5，所以选择对应的cuda12.x），点开后选择第一个下载（注意，这个下载需要登陆nvidia账号，自己注册一下）。
f）下载完成后解压，按住ctrl键+c键，复制文件夹内的如下三个文件夹
g）找到上面安装位置（默认路径应该是c:\program files\nvldla gpu computing toolkit\cuda\v12.5，这里我设置的路径为d:\nvidia\cuda\v12.5）对应的文件夹，按ctrl键+v键粘贴，确认替换。
h）回到之前的命令行窗口，输入：nvcc -v（注意中间有一个空格），出现如下信息，表示安装成功。
3.创建虚拟环境
a）根据“note: latest pytorch requires python 3.8 or later.”，创建一个python3.8以后的环境
b）打开anaconda prompt，输入：conda create -n pytorch python==3.11（这里我设置虚拟环境名称为pytorch，指定python版本为3.11）
c）中间过程如下，输入：y并点击回车，开始创建虚拟环境
d）创建成功
4.安装pytorch-gpu
a）在pytorch官网(https://pytorch.org/)首页，往下滑，选择对应选项，复制方框内的命令
b）打开anaconda prompt，输入：conda activate pytorch，以激活pytorch虚拟环境，此时可以看到前面括号内的base变成了pytorch。
c）粘贴刚才复制好的命令，慢慢等待下载安装即可。
5.检查
a）打开anaconda prompt，输入：conda activate pytorch，进入虚拟环境
b）输入：python，进入python代码模式
c）导入torch，输入：import torch
d）输入：torch.cuda.is_available()
e）结果显示true说明安装成功。
![whisper报错：hp， ht， pid， tid = _winapi.CreateProcess [WinError 2] 系统找不到指定的文件。](https://images.3wcode.com/3wcode/20240728/s_0_202407281812248247.png)
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