Windows10 + 3060 + Pytorch + CUDA环境配置

Trekker123

于 2025-04-12 19:36:56 发布

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文章标签： pytorch 人工智能 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43628763/article/details/147169895

版权

正确安装NVIDIA显卡驱动

详情略

查看系统环境

Ctrl + R，输入cmd命令，进入命令行窗口，输入nvidia-smi查看，如下：
在这里插入图片描述

由此可知，我的CUDA版本是 12.7。

安装anaconda

详情略

获取兼容配置

把电脑配置：“我的Windows电脑，显卡是3060，CUDA版本是12.7，我需要用pytorch在GPU上运行程序,，你建议安装哪个版本的pytorch？”发送到deepseek，让他给出推荐。
根据你的显卡（RTX 3060）和 CUDA 12.7 环境，以下是 PyTorch 版本选择及安装建议：

一、推荐安装的 PyTorch 版本

建议选择 PyTorch 2.5.1+cu124 或更高版本（如 PyTorch 2.6+），原因如下：

CUDA 兼容性
• PyTorch 2.5.1+cu124 明确支持 CUDA 12.4，而 CUDA 12.4 驱动可向下兼容 CUDA 12.7 的显卡。
• 若官网未提供 cu127 的预编译包（如 PyTorch 2.6+ 可能已支持），需通过 --index-url 指定 cu124 的安装源。
性能与功能平衡
• PyTorch 2.5+ 支持 torch.compile 编译加速、FlashAttention 2 等优化技术，对 RTX 3060 的 CUDA 核心利用率更高。

二、安装步骤

1. 创建虚拟环境（推荐）

conda create -n pytorch_gpu python=3.9
conda activate pytorch_gpu

2. 安装 PyTorch（以 cu124 为例）

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

• 若需最新版：访问 PyTorch 官网，选择 Stable Release (2.6.0) 并复制对应 cu124 的安装命令。

3. 验证安装

import torch
print(torch.__version__)          # 应显示 2.5.1+cu124 或更高
print(torch.version.cuda)         # 应显示 12.4
print(torch.cuda.is_available())  # 应返回 True

三、注意事项

CUDA 驱动与运行时版本关系
• 你的 NVIDIA 驱动支持 CUDA 12.7，但 PyTorch 需要 CUDA 运行时库（如 cu124）。驱动版本 ≥ 运行时版本即可，无需完全一致。
cuDNN 安装
• 需下载与 CUDA 12.4 兼容的 cuDNN（如 v8.9.4），解压后覆盖到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4 目录。
环境变量配置
• 确保系统 PATH 包含 CUDA 路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\bin。

四、替代方案（若官网无 cu124 包）

降级 CUDA 驱动至 12.4
• 从 NVIDIA 官网下载 CUDA 12.4，安装后重启系统。

使用 Conda 安装

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

五、常见问题

• CUDA 不可用：检查驱动是否支持 CUDA 12.4（通过 nvidia-smi 查看驱动版本是否 ≥ 535.86.10）。
• 安装速度慢：使用国内镜像源（如清华源）或迅雷下载 whl 文件后本地安装。

总结

最优选择：安装 PyTorch 2.5.1+cu124，搭配 CUDA 12.4 运行时库，可最大化兼容性和性能。若需最新功能，可尝试 PyTorch 2.6+ 并确认其支持 cu124。

由于conda install pytorchxxx很慢，于是参考下面的链接：
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_59243359/article/details/142312831
文章中，提供了一种方式，那就是先离线下载，pytorch-cuda包，然后再手动安装。
注意：安装前，最好是切换到合适的conda env环境中，再用pip install xxx安装。

安装过程中，有其他下载，我是打开梯子进行下载的，等候一会即可。

安装完成，会有提示。