Nvidia(gpu)显卡是构建cuda环境所必需的。
CUDA主要是为NvidiasGPU。Nvidia还推出了CUDAX86，让duCUDA的代码可以在X86处理器上执行，虽然这只是提高了CUDA的代码兼容性。无论是英特尔还是AMD的显示芯片可以用CUDA编程。
想要在Windows8.1下搭建cuda环境，使用GPU并行计算，必须要有支持GPU并行计算的Nvidia显卡，并且必须安装CUDA。电脑千万不要用Intel或者AMD的显卡，要写CUDA。
检查/usr/local/cuda/bin下是否有nvcc可执行程序。如果没有说明cuda没有正常安装，需要重装。如果有，进入下一步。
添加环境变量，vim打开vi~，最后一行添加环境变量导出PATH$/usr/local/cuda/bin。
新终端
你能找到它。
在Pytorch只要。cuda()添加在输入、输出和模型之后，模型可以从cpu上的操作转移到gpu上的操作。首先你需要确定你的pytorch版本是否可以执行gpu计算。。print(
故障1:独立显卡可能导致与插槽接触不良，或者独立显卡与显示器的接口可能接触不良。因此，独立显卡无常工作。前一种故障的形式是:电脑开机后，出现黑屏现象或报警提示现象。后一种故障的表现是:屏幕显示异常。
故障二:显卡与主板不兼容。出现这种情况的原因是驱动安装不正确，所以存在Bug，在设置错误的情况下，也会导致失败。
Gpu不没用的，。
1.右键单击桌面并选择NVIDIA控制面板。
2.点击"管理3D设置切换到"程序设置"。
3.点击"添加"选择要使用的独立图形应用程序。
4.点击"全局设置"和设置"图形处理器"致"高性能英伟达处理器和。
1.没有对应的cuda环境，即cuda和cudnn。
2.如果安装了cuda但没有添加到系统环境变量中，只需添加环境变量即可。