print(torch.cuda.is_available())#输出为True，则安装无误。三，安装cuDNN，需要注册（可安装可不安装，因为cuDNN就是个加速器）（下载cuDNN -> copy -> 注册环境变量）print(torch.version.cuda) # cuda的版本。注意：这一步每个单独的虚拟环境对应自己的pytorch gpu。激活bash 虚拟环境，执行pip 安装命

3.是否保存了文件（最容易犯，vscode不会自动报错的哦）？2.主函数的名字是否错写成了面？1.看自己是否编译了主函数；评论区告诉我你跳进了哪一个吧。

print(torch.cuda.is_available())#输出为True，则安装无误。三，安装cuDNN，需要注册（可安装可不安装，因为cuDNN就是个加速器）（下载cuDNN -> copy -> 注册环境变量）print(torch.version.cuda) # cuda的版本。注意：这一步每个单独的虚拟环境对应自己的pytorch gpu。激活bash 虚拟环境，执行pip 安装命

3.是否保存了文件（最容易犯，vscode不会自动报错的哦）？2.主函数的名字是否错写成了面？1.看自己是否编译了主函数；评论区告诉我你跳进了哪一个吧。

另外的报错信息： error: command 'D:\\visual_studio_2015\\VC\\BIN\\x86_amd64\\link.exe' failed with exit code 1158。环境启动脚本已经创建：launch_python_cuda_environment.bat（位置：桌面）驱动(通过nvidia-sm 查询)：561.17, cuda vision 12.