1.显卡驱动安装
一般情况下电脑中是没有安装了显卡驱动的需要自己手动安装,GPU版本的pytorch在安装时会自带CUDA和cudnn,不需要在外部安装CUDA和cudnn(如果有特殊需要可以自行去官网下载安装)。
①在隐藏图标中找到NVIDIA图标并点击打开控制面板

点击上图左下角的系统信息可以查看电脑的显卡型号,如下图片显卡型号为GeForce MX150,这对后续安装显卡驱动有用

选择自己电脑显卡的信息点击‘开始搜索’

在驱动程序搜索结果中选择一个版本下载并安装(请记住下载的驱动程序版本号这对后续安装pytorch时选择cuda版本时有用)

可以去CUDA Toolkit下载界面选择一个版本点击下图红框区域

然后点击下图红框区域

即可查看cuda与driver的版本对应关系,如下图

该图所表达的内容就是你自己安装的driver版本号符合表中对应的‘>=’关系那么就可以安装此版本的CUDA,例如你安装的驱动版本号为512.59那么你可以安装此表中所有的CUDA版本,但是建议版本不要太高。
2.Windows环境下安装及配置Anaconda
3.安装pytorch
复制下面方框中的指令,粘贴到终端中即可安装成功(根据上述cuda和driver安装的对应表格,选择安装cuda版本为11.3是没有问题的)
安装过程可能存在下载过慢或者下载失败,可以多次输入上述指令进行安装直到安装完成
确定安装成功的指令如下:
python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
如果输出结果为True即为安装成功
本文详细介绍了如何在Windows环境下手动安装显卡驱动,包括查看显卡型号、从NVIDIA官网下载并安装驱动,以及如何根据驱动版本选择合适的CUDA版本。此外,还提供了安装CUDA与PyTorch的步骤,特别指出CUDA版本选择应与驱动版本相匹配,以确保兼容性。
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