python3.7安装、Anaconda安装、更新驱动CUDA11.7、安装GPU版本的pytorch

原创 已于 2024-01-24 00:24:09 修改 · 8.4k 阅读 · 48 ·
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#python #人工智能 #深度学习

于 2022-09-19 09:17:27 首次发布
本文详细介绍了在Windows环境下安装Python 3.7、Anaconda的过程，并指导如何更新NVIDIA驱动以支持GPU运算。此外，还提供了创建并激活特定Python版本的虚拟环境的方法，以及在PyCharm中验证GPU版本PyTorch安装是否成功的步骤。

一、安装python3.7（安装其他版本的也可参考）

二、Anaconda安装

三、更新驱动

四、安装GPU版本的pytorch

一、安装python3.7（安装其他版本的也可参考）
1、进入python官网，https://www.python.org，进入首页，点击Downloads，选择Windows
在这里插入图片描述

如下图，就可以看到许多的Python版本，我们选择python3.7.9（想安装其他版本的自己对应找即可）
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2、安装：
2.1、
在这里插入图片描述

2.2、
在这里插入图片描述

2.3、一般不改路径

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配置 Python 环境 需要 python >= 3.6，推荐 python 3.7。 推荐 miniconda 或者 anaconda。 到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 搜索 py37 下载 ubuntu 对应的版本。 安装方法： $ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py37_4.8.3-Linux-
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Python 3.7 完整安装包与核心新特性详解
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Python 3.7 是一个具有里程碑意义的版本，带来了多项语言层面和标准库的重要更新。在语法层面，新增了更灵活的类型提示（Type Hints），使代码更具可读性和可维护性；引入了数据类（Data Classes），大幅简化了类定义的冗余代码。同时，f-strings 支持表达式求值与格式化输出，提升了字符串处理的效率。在异步编程方面，async/await 语法得到了进一步强化，asyncio 模块也更加稳定和易用。此外，pathlib、os、copyreg 等标准库模块也进行了功能增强与性能优化。
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本文主要为安装torch-gpu1.10.1版本，python3.7版本
Python3.7安装教程
pangjiaqian的博客
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安装好以后就可以关闭了，我们这时候按Windows键+r键，输入cmd，点击确定，会出现以下界面，在这里输入Python后显示下面的文字就说明我们已经安装成功。web-basedinstaller是需要通过联网完成安装的executableinstaller是可执行文件(*.exe)方式安装。Python官网有几个不同的下载文件，我们现在大多是都是64位的系统，所以我们下载x86-64的文件。第二种是通过exe文件安装，这种安装方式很方便，所以我们一般都安第二种。
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利用anaconda安装pytorch环境，2022年更新。
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根据 CUDA 11.7 版本查看 Pytorch的对应版本为 1.13.1，再根据 Pytorch 1.31.1 版本查看Python对应的版本为 >=3.7 到 <=3.10 ，此处选择Python3.10.9案例。第一个路径默认（后面系统会自动删掉），选择精简，这里建议默认安装，也可手动安装，但是要记得自己安装的位置，因为后面需要配置系统环境变量。根据显示，显卡驱动版本为：Driver Version: 516.59，CUDA 的版本为：CUDA Version 11.7。
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Anaconda下搭建pytorch Python版本：3.7 首先安装anaconda Windows下安装anaconda 进入文件夹，选择对应的anaconda版本，选择如下版本为python3.7 Anaconda其它版本文件夹 安装完成后，在搜索框里输入cmd，打开terminal看看有木有安装成功 输入 python -V 当当当当当当~ 3.7版本安装成功啦 ...
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进入python官网：www.python.org 我的是windows版本，找到3.7.1版本，右键复制链接在迅雷打开，因为在官网下载很慢， 直接在迅雷下载很快 下载完打开，选择第二个自定义安装，第一个是默认安装路径。 还要打勾Add Python 3.7 to PATH，自动添加变量 点next下一步 自定义软件的安装位置，点install安装 并且建议所有的父级文件夹全部设为英文名字文件夹 安装中 安装成功！ ...
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breakloop
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qimo601的专栏
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奔跑入坑大数据
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pytorch官网 https://pytorch.org/ pytorch旧版本网址 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ pytorch从链接安装指定版本 pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl 注：上述版本为cuda 8.0，python 2.7，torch 0.2.0版本
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大家好，小编来为大家解答以下问题，python3.7的安装步骤，python3.7.1安装流程，今天让我们一起来看看吧！python安装是学习pyhon第一步，很多刚入门小白不清楚如何安装python，今天我来带大家完成python安装与配置，跟着我一步步来，很简单，你肯定能完成。
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今天换了新的电脑，需要重新安装python和PyCharm，就简单的写个教程吧~① Python所有方向的学习路线图，清楚各个方向要学什么东西② 600多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析③ 100多个Python实战案例，含50个超大型项目详解，学习不再是只会理论④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包，含15个大型网站迫解⑥ 爬虫APP逆向实战教程包，含45项绝密技术详解⑦ 超300本Python电子好书，从入门到高阶应有尽有。
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### CUDA 11.7 和 Python 3.7 的兼容性配置 为了实现 CUDA 11.7 和 Python 3.7 的兼容性配置，以下是详细的说明： #### 1. 确定 PyTorch 或 TensorFlow 版本 根据已知信息，CUDA 11.7 对应的 PyTorch 版本为 1.12.1[^1]。然而，PyTorch 1.12.1 支持的 Python 版本范围是从 >=3.7 到 <=3.10。这意味着 Python 3.7 是完全兼容的。 如果计划使用 TensorFlow 而不是 PyTorch，则需要确认 TensorFlow 是否支持 CUDA 11.7 和 Python 3.7 的组合。通常情况下，TensorFlow 提供的预编译二进制文件会绑定特定版本的 CUDA 和 cuDNN。例如，在引用中提到的内容显示，某些 TensorFlow 配置可能依赖于更旧的 CUDA 版本（如 CUDA 10.0）[^3]。因此，建议优先考虑 PyTorch 来满足此需求。 #### 2. 创建 Anaconda 环境并设置 Python 版本 通过 Conda 工具创建一个新的虚拟环境，并指定所需的 Python 版本： ```bash conda create -n MLgpu python=3.7 ``` 上述命令将创建一个名为 `MLgpu` 的新环境，并将其 Python 解释器锁定到 3.7 版本[^4]。 激活该环境后继续操作： ```bash conda activate MLgpu ``` #### 3. 安装 NVIDIA CUDA Toolkit 对于 Windows 平台上的开发工作流而言，推荐直接从官方渠道下载完整的 CUDA Toolkit (Version 11.7)，而非仅依靠 Conda 渠道来管理 GPU 加速库。具体步骤如下： - 前往 [NVIDIA CUDA 下载页面](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)。 - 根据操作系统选择合适的安装程序进行本地部署。 注意：确保显卡驱动已经更新至能够支持目标 CUDA 版本的要求范围内[^2]。 #### 4. 安装 cuDNN 库 cuDNN 是深度神经网络训练过程中不可或缺的一部分，它提供了高度优化的基础函数集合用于加速计算性能。针对 CUDA 11.x 用户群组来说，最新稳定发布的 cuDNN 版本应当被采纳。同样地，请访问[NVIDIA cuDNN Archive](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)，挑选匹配当前使用的 CUDA 主次号数目的选项完成集成过程。 #### 5. 安装深度学习框架及其扩展组件 最后一步就是引入实际应用中的核心工具集——即 PyTorch 及其附属模块 torchvision/torchaudio 等资源包。执行以下 pip 操作语句即可达成这一目标： ```bash pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 ``` 此处特别强调的是 URL 参数部分指定了基于 CUDA 11.6 构建而成的具体变体；尽管如此，这仍然适用于大多数场景下的 CUDA 11.7 实际运行状况。 --- ### 总结 综上所述，要成功搭建一套以 CUDA 11.7 和 Python 3.7 组合为基础的学习平台，需依次经历以下几个关键环节：定义独立的工作空间、获取必要的硬件抽象层接口文档资料、补充额外辅助功能插件以及验证整体架构连通性的测试流程。 ---
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