由于本人换了台机器，因此又再安装了一遍pytorch，这一篇是用来记录关键要点的。
常见问题
各版本对应
NVIDIA、cuda与pytorch的版本需要配套，特别是NVIDIA和cuda，需要查阅最新的标准，最好的办法就是直接都更新到最新，肯定没问题。
安装完驱动之后，可以使用nvidia-smi命令确认。
具体版本对应表网站上很多，需要安装的时候最好看一下最新的，或者直接去NVIDIA官网查看。
cudann!!
需要特别注意的是，安装完cuda之后，还需要再将cudann中的相关文件放入cuda，并配置环境变量。相关的文章已经很多，不再赘述。如果不这么做，可能无法卷积。
pytorch中cudatoolkit库与当前cuda版本不对应？
直接按照官网的来。比如说：我现在是cuda11.3，但是pytorch官方给的安装语句是11.1，但是使用后是可行的。小数点后的数字不对应应该影响问题不是很大。
但是一切以官方为准！！
pytorch安装语句？换源？
没必要换成清华镜像啊啥的，直接使用官方的语句并不慢！！（一点几G大概下载了20分钟左右）
目前CUDA11.1及以上的 官方安装语句如下（网址：https://pytorch.org/）：
NOTE: 'conda-forge' channel is required for cudatoolkit 11.1
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
其中官方还特意强调了，使用conda-forge安装通道，是因为要安装cudatoolkit库！因此，如果使用其他源就可能面临着安装失败！！
查看是否安装成功
