Justinyh的博客

本文介绍了在Windows 10系统上安装CUDA和cuDNN，并配置CUDA版PyTorch的完整流程。主要内容包括：1）安装适合的CUDA/cuDNN版本，通过nvcc -V验证；2）使用Anaconda创建Python 3.11虚拟环境，从PyTorch官网获取对应CUDA版本的安装命令；3）通过torch.cuda.is_available()验证安装结果。若出现CPU版本误装问题，提供了彻底卸载、清理缓存后重新安装CUDA版本的解决方案，特别强调安装命令中需明确指定+cu126参数以确保安装正确的

本文介绍了在conda环境中配置国内镜像源以加速conda和pip下载的方法。1）conda配置：通过添加清华镜像源（包含官方、PyTorch、NVIDIA等仓库），并设置显示通道地址；2）pip配置：提供临时使用和永久配置两种方式，推荐通过配置文件永久设置阿里云等镜像源。配置后可通过命令验证是否生效，还提供了恢复默认配置的方法。这些设置能显著提升软件包下载速度，特别适合国内开发者使用。