鉴于网上其他教程版本较低，本篇记录一下最新VS2019、Python3.9，来使用gprmax3.0，以供参考。
1、直接去miniconda官网下载最新安装包点击此处跳转
2、安装过程中，会出现两个选项，都勾上，这样默认创建了其环境变量，在系统-环境变量里可以看到，如果没有可以手动配置
3、更新conda。运行CMD
输入以下命令
conda update conda
4、安装git，并克隆gprMax仓库
conda install git
cd d:/mygprmax
git clone https://github.com/gprmax/gprMax.git
5、安装gprmax相关包，需在CMD内切换到仓库目录
cd d:/mygprmax/gprMax
再执行
conda env create -f conda_env.yml
完事了就会显示下面的一段文字：
done
#
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate gprMax
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
这里意思是以后每次想要使用gprmax可以在cmd里输入conda activate gprMax来激活使用，输入conda deactivate来退出使用。
6、安装microsoft visual c++
下载VS的安装工具，在里面挑选自定义安装MSVC v142和 Windows 10 SDK。
点击此处下载
7、安装gprmax
首先用指令激活gprmax
分别执行下面两句命令：
python setup.py build
python setup.py install
8、验证安装是否成功
下面这些命令，需在激活gprmax状态下使用。
python -m gprMax user_models/cylinder_Ascan_2D.in
这会在D:\mygprmax\gprMax-master\user_models中生成cylinder_Ascan_2D.out文件，再用下面命令打开：
python -m tools.plot_Ascan user_models/cylinder_Ascan_2D.out
如果你看到这个图片，说明你已经安装成功：
1、下图是官方给出的测试数据，可以看到在专业显卡的支持下，加快FDTD的计算明显。
注：这里不建议没有独显只有核显的小伙伴使用这个功能，可能还不如只用CPU计算来的快。另外也不建议单个模型较小的正演模拟使用，在b-scan计算的切换过程中，不如单CPU快。而对于模型较大的计算，整体加速明显。
2、安装CUDA 工具包，点击此处下载，正常情况下我们选择win10-64
3、下载完后解压到一个空文件夹
这里选择自定义安装
我们主要安装的就是cuda，其他组件没安装的可以不安装，已安装的视情况安装更新。
安装位置我们就选在D盘了，C盘空间宝贵
4、重启电脑，让环境变量生效。
5、激活gprmax，在gprmax目录执行以下命令
pip install pycuda
6、将vc目录下的cl.exe所在目录加入环境变量中，先找到所在位置，然后将路径添加到环境变量中，重启电脑生效。我的目录是D:\VS2019\VC\Tools\MSVC\14.29.30037\bin\Hostx64\x64
若未执行上面操作，使用gpu加速计算时会报错：
PyCUDA ERROR:The context stack was not empty upon module cleanup.
1、这里我用的编译器为VS2019和vscode来写python代码，使用时注意选择python解释器
