Anaconda+cuda+cudnn+Pytorch全家桶安装

最新推荐文章于 2025-07-11 09:32:40 发布
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#pytorch #python #anaconda #cuda #cudnn

本文详述了在Windows 10系统上，配备Nvidia GTX1650显卡的环境下，如何安装Anaconda、CUDA 11.1、CUDNN及PyTorch的过程。遇到的Visual integration报错和CUDA版本降级后显示错误等问题，以及解决方案。最后通过Python和torch库验证CUDA是否成功安装。

搭建环境：Windows 10 + Nvidia GTX1650显卡

花了整整两天时间，哥们终于把这仨玩意安装好了

anaconda

 

Anaconda是一个集成了python许多包的一个库吧，安装了anaconda就能等于是安装了Python

anaconda的安装并不复杂，在官网上找到下载安装即可

 

Python

要紧的是，anaconda可以创造多个环境，使不同的程序可以再不同的环境中运行

 

Base环境与Pytorch环境

如上图所示，如果我们需要使用1.0版本的Pytorch，那我们只需在Base环境下。 如果需要2.0的Pytorch，只需在Pytorch环境下。

打开cmd输入：

  1. 创建pytorch环境： conda create -n pytorch python=3.8.8

  2. 激活pytorch环境 ： conda activate pytorch

CUDA

cuda的安装简直快给我累死了，先安装了10.2版本，后安装了11.4版本，最终选择了11.1版本

我列一列具体安装的几个坑吧：

Cuda安装时，Visual integration 报错，10.2和11.4皆遇到

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在Anaconda虚拟环境中安装cuda和cudnn
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05-26 3583
这个方法可以避免安装多个cuda的切换问题，直接在每个虚拟环境中安装自己需要的cuda版本，相比较tensorflow官方推荐的docker的安装方法，可以达到相同的效果，但是实践起来更简单，总之推荐大家以后在虚拟环境下安装所需要的cuda和cudnn。
【Anaconda虚拟环境中安装CUDA Toolkit ，cuDNN， PyTorch 和相关依赖包】
Toxlin的博客
10-12 2733
这条命令的作用：该命令将当前 Python 环境（例如 Conda 环境）注册为一个新的 Jupyter 内核。这样你可以在 Jupyter Notebook 中使用该内核来运行代码。为什么要这样做？如果你有多个 Python 环境（例如 Conda 虚拟环境），你可以通过这种方式将每个环境添加为 Jupyter Notebook 的内核，以便在 Jupyter Notebook 中轻松切换不同的 Python 环境。
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