pytorch-cuda配置全流程（包含报错及解决方法）

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在本机从头配置pytorch-cuda

问题背景        

安装cuda，cuda toolkit和cudnn

安装pytorch-cuda

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在本机从头配置pytorch-cuda

问题背景        

        没有下载cuda toolkit等进行pytorch-cuda配置。

        查看自己的cuda版本：

        指令：nvidia-smi ，可以看到cuda版本为11.6

#通过conda 新建一个虚拟环境
conda create -n pytorch3d python=3.9
conda activate pytorch3d
conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

        最后一个指令需要查看下面官网对应的版本进行设置，会自动匹配好版本依赖：PyTorchhttps://pytorch.org/

         但运行时报错：

CUDA_HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root.

        提示没有配环境变量，这是由于没有安装CUDA ToolKit和cuDNN。下面重新配置环境。

安装cuda，cuda toolkit和cudnn

        参考教程：anaconda虚拟环境中报错：OSError: CUDA_HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA-优快云博客文章浏览阅读1.2w次，点赞29次，收藏37次。然后，对cudnn 进行解压，最后将解压后的 bin，include，lib文件夹下的内容拷贝到 cuda 对应的 bin，include，lib 下即可。本机base环境中没有安装了cuda，也没有配置环境变量，需要从头安装cuda， cuda toolkit和cudnn。在安装mmcv时，anaconda虚拟环境中显示cuda没有安装。又尝试在虚拟环境中采用以下代码，仍然无法解决。ps：这一步我没有做，但是mmcv可以安装了。，和上一步版本匹配的cuda，比如我是。然后按照安装提示进行安装即可。https://blog.youkuaiyun.com/sinat_34770838/article/details/136946280

        但安装CUDA报错：

       下载chrome_elf.dll放于system32文件夹中也报此错误，查阅解决方案，下载了更新GeForce® 驱动程序，也不行。最后将360安全软件退出即可！！！！！！

        报错NVDIA安装程序失败，根据教程进行debug:

已解决-NVIDIA安装程序失败-win10-优快云博客文章浏览阅读4.9w次，点赞23次，收藏137次。这个错误界面没截图，去别的地方盗过来一个我的电脑显示cuda版本是11.0的，所以一直努力装11.0版本的，新电脑刚开始装的前几次还没问题，卸的次数多了报应就来了，一直报错，整的都快崩溃了，现在解决了，把方法贴出来，以备下次需要。也不知道别的环境这样解决有没有用，这次我的装好了。（可能有的步骤是没有用处的，但我被吓怕了，一步一步战战兢兢装的）注意安装磁盘里的内存尽量多于10个G第一步去控制面板把带有NVIDIA标志的软件都卸了，只保留了一个图形显示的。第二步操作：此电脑→右键→管理→服务和应用_nvidia安装程序失败https://blog.youkuaiyun.com/wuyanne/article/details/115053545cuda安装出现“NVDIA安装程序失败”问题解决方法_nvidia cuda安装程序失败怎么办-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/weixin_74009895/article/details/142887795        需要注意的是，参考第二个教程的方案，下载cuda时要选择自定义，并勾选深度学习必须的程序组件，随即安装完成。

        以下是我的步骤（可忽略）：

        下载DDU将以前的NVIDIA彻底卸载显卡驱动，版本为NVIDIA GeForce MX350。

        发现已经自动生成系统变量：

        查看cuda版本：

        指令nvcc -v弹出信息说明cuda已经安装成功：

安装pytorch-cuda

        可以看到cuda版本为12.7，官网找到下载指令最新的为12.4版本的pytorch：

        conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia

        运行报错：cuda版本与pytorch不匹配

        nvidia的版本号（这是你能够安装cuda的最高版本）：

        当前环境下安装的cuda版本（实际安装torch对应的版本）：

        于是还是下载pytorch-cuda=11.6版本：

conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6

        由于下载太慢，因此直接本地下载而不联网下载，下载torch、torchaudio、torchvision。切换到该目录下，在anaconda的命令行中使用三条指令，注意按照自己的torch、python版本（与官网的指令匹配进行下载）：

python -m pip install torch-1.13.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl
python -m pip install torchvision-1.14.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl
python -m pip install torchaudio-1.13.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl

        参考教程：

pip安装Pytorch gpu版_pip install torch gpu-优快云博客文章浏览阅读4.9k次，点赞2次，收藏12次。文章提供了PytorchGPU版本的离线安装方法，包括检查CUDA版本，从特定URL下载torch、torchvision和torchaudio的whl文件，然后使用本地终端以pip安装这些whl文件。https://blog.youkuaiyun.com/weixin_47695827/article/details/130340435