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设置本机当前使用的cuda版本，只需要将PATH路径中对应版本的bin文件目录置前 。和CUDA_PATH、NVCUDASAMPLES_ROOT路径无关 。
6. PyTorch环境搭建6.1 国内镜像源使用（1）常见国内源镜像
# 清华源pip install pkgname -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 豆瓣源pip install pkgname -i https://pypi.douban.com/simple# 阿里源pip install pkgname -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple# 百度源pip install pkgname -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple# 中科大源pip install pkgname -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple（2）临时使用源镜像下载
# pippip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pkgnamepip install pkgname -i http://pypi.douban.com/simple/# condaconda install -c https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pkgnameconda install pkgname -c http://pypi.douban.com/simple/6.2 PyTorch安装官网下载地址：Start Locally | PyTorch、Previous PyTorch Versions | PyTorch
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch （-c pytorch表示从官网下载）pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 –f http://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --trusted-host download.pytorch.org（速度快）使用官方网址提供的命令可快速完成torch安装配置，但是官网只提供一些固定版本的torch和cuda组合 。可以根据自己的硬件配置，在官方下载网址或其他网站先行下载torch、torchvison等安装包，然后将安装包copy到指定路径下，再用conda/pip命令安装 。大多数安装包都是以wheel格式保存的whl文件（Wheel是Python发行版的标准内置包格式），可直接用pip安装 。
pip install cu101/torch-1.7.0%2Bcu101-cp38-cp38-win_amd64.whl6.3 测试torch环境import torch as tt.__version__# 成功则返回1.11.0+cu113t.cuda.is_available()# 成功则返回True# 退出python编译环境：exit()# 或quit()7. PaddlePaddle环境搭建7.1 CPU版PaddlePaddleconda install paddlepaddle==2.3.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/7.2 GPU版PaddlePaddle本人测试下来conda下载速度贼慢 ， pip很快，两种方式都可尝试下 ， 怎么快怎么来 。
conda install paddlepaddle-gpu==2.3.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forgepip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html7.3 测试PaddlePaddle环境import paddlepaddle.utils.run_check()电脑本地还没有安装cuda和cudnn，但也显示GPU版本PaddlePaddle已可用，有点奇怪，后边再训练个网络模型测试一下 。
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