Python&aconda系列：CUDA11.7安装-C盘杀手(含卸载和安装教程）

最新推荐文章于 2025-05-27 21:37:34 发布
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CUDA11.7安装-C盘杀手(含卸载和安装教程）



0、下载前查询

①cuda版本支持查询

左下角win搜索nvidia打开nvidia控制面板>>系统信息（左下角）>>组件>>自己电脑支持的cuda

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

我的N卡支持11.7.101

②查看显卡算力：

CUDA GPU | NVIDIA Developer

拓展：

（tensorflow2.0要求算力不低于3.0）

NVDIA驱动程序需要410.x（含）更高版本

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CUDA python 3.9 安装
m0_48176714的博客
03-02 525
CONDA安装
ubuntu20.04安装cuda11.7和显卡驱动
herocheney的博客
01-06 2248
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04.1.CUDA11.7安装-C盘杀手(含卸载和安装教程）
Ama_tor的博客
09-15 2万+
内存条危！！我是安装在非C盘的,不知道为啥，过了1天我的C盘突然间就飚红了,心塞，所以推荐你们用自定义安装。
CUDA、cuDNN、TensorRT安装卸载指南
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cuda、cuDNN、TensorRT安装
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蒜法
05-12 1323
RTFM 看他们的说明书! what is RTFM? https://en.wikipedia.org/wiki/RTFM RTFM is an initialism and internet slang for the expression “read the fucking manual” – typically used to reply to a basic question where the answer is easily found in the documentation, user
虚拟环境conda安装cuda11.7和cudnn和pytorch
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07-11 1万+
关于版本问题，博主先安装的是cu116的版本对应的torch，但之后在安装cudnn时发现只能安装CUDA11.7，为了防止pytorch与cuda版本不对应，于是就卸载重装。再下载对应的cudnn，一定要先下载cudatoolkit再下cudnn，否则在下载cudnn时会同时下载cudatoolkit，导致版本问题！网上安装cudatoolkit有很多方法，但大多已不使用，最便捷的方式是通过官网指令下载。安装完后应显示如图则表示安装成功。但此时环境中仍没有cuda如图。于是在anaconda官网。
最新在Anaconda环境下安装pytorch以及cuda！！！
weixin_43982461的博客
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Tensorflow（包含CUDA以及cuDNN）安装配置：windows下python版本GPU版
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08-19 813
文章只介绍在python3.x环境下的安装方法 1、Tensorflow介绍 TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。 TensorFlow 最初由Google大脑小组的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究， 但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。 2、Tensorflow特性 高度的灵活性：只要能够将计算表示成为一个数据流图，那么就可以使用Te...
Ubuntu20.04+cuda+cudnn+ancadacon+tensorflow+opencv从零安装完整教程
mcu旺仔acm的博客
03-18 2930
一. Ubuntu系统 安装 1.准备工具： ubuntu镜像文件（以20.04为例） https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-releases/20.04/?C=N&O=A 启动盘制作工具（Rufus–1008.05kb,网上有) U盘(16G以上) 2.启动盘制作：如下图进行启动盘制作即可 3.系统安装 (1)进入Bios...
我下载了torch的安装包，位置在"C:\Users\12552\Desktop\pytorch-2.0.0-py3.9_cuda11.7_cudnn8_0.tar.bz2"我应该怎么样把它安装到我的annaconda环境中
02-21
好的，用户想安装下载的PyTorch包，路径是C盘的某个位置，文件格式是.tar.bz2，想安装到Anaconda环境中。我需要一步步指导他们怎么做。首先，用户可能对conda环境比较熟悉，但不确定他们是否了解本地安装的方法。 ...
Ubuntu22.10安装cuda11.7,cudnn11.x以及anaconda3
weixin_69988630的博客
05-11 1595
本人第一次安装，安装之前以为很简单，但到开始能训练还是经历了很多错误，便将其记录下来，方便以后再次安装。本文主要讲了自己在ubuntu22.10上安装cuda11.7,cudnn11.X和anaconda的过程，通过记录方便以后安装。注意：cuda官网上并没有ubuntu22.10版本的cuda11.7,我选择安装ubuntu22.04版本的cuda11.7,一样可用，最终安装成功，并且可以用yolov5训练。
分区助手，诸位c盘很小的C盘杀手，这个很好用免费的快下载
05-26
分区助手是一款磁盘分区管理工具，它可以帮助用户对硬盘进行分区、调整分区大小、合并分区、拆分分区、移动分区等操作。以下是分区助手的主要功能介绍： 1. 硬盘分区：分区助手可以帮助用户对硬盘进行分区，将硬盘分成多个逻辑分区，每个分区可以独立管理和使用。用户可以根据需要自由分配每个分区的大小和名称等。 2. 调整分区大小：分区助手可以帮助用户调整分区的大小，将一个分区扩大或缩小到合适的大小。用户可以通过分区助手调整分区大小，来满足不同的需求。 3. 合并分区：分区助手可以帮助用户将两个相邻的分区合并成一个分区，以便更好地管理和使用空间。 4. 拆分分区：分区助手可以帮助用户将一个分区拆分成两个或多个分区，以便更好地管理和使用空间。用户可以根据需要将分区进行拆分，以便更好地组织和管理数据。 5. 移动分区：分区助手可以帮助用户移动分区，将一个分区移动到另一个位置。用户可以通过分区助手移动分区，以便更好地组织和管理数据。 6. 备份和还原分区：分区助手可以帮助用户备份和还原分区数据。用户可以通过分区助手备份分区数据，以防数据丢失或损坏。如果数据丢失或损坏，用户可以通过分区助手恢复备份
Python，cuda安装步骤及注意事项
Abner小白的博客
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python和cuda安装步骤及注意事项。
使用conda安装了cudatoolkit11.7和cudnn8.6, paddle却报错：Cannot load cudnn shared library. Cannot invoke method
hai0915的博客
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近日，使用paddle官方的conda安装命令安装最新版的paddle命令安装了paddle的GPU版需要的cudatoolkit=11.7和cudnn8.6和一些依赖包。但是，在python交互界面运行paddle.utils.run_check()却出现了错误，所以令人疑惑的是我明明在虚拟环境中安装了cudnn，但是paddle却不能找到cudnn库的位置。
（2023）CUDA11.7+Python3.9+Pytorch GPU安装
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绯雨千叶的博客
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2023安装Python+CUDA+Pytorch完整图文教学
非root用户安装cuda11.7教程
qq_53348781的博客
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Linux下非root用户安装CUDA11.7，Linux下非root用户安装CUDA注意事项：在cuda下载时，并没有Centos Linux 8的对应运行文件，所以我下载的是Centos Linux 7的runfile文件，不过版本上好像还算兼容。
简单快速的cuda11.7配置及torch2.0安装
weixin_45888522的博客
08-02 9377
cuda11.7配置以及torch2.0的安装
conda中卸载cudatoolkit?
weixin_44943389的博客
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请注意，卸载 CUDA Toolkit 可能会影响与其相关的其他包和依赖项。在卸载之前，请确保你了解它们的影响，并确保备份重要数据和配置文件。如果你需要重新安装或更新 CUDA Toolkit，可以参考 NVIDIA 的官方文档或下载页面获取最新版本并按照指示进行安装。激活你的 Anaconda 环境（如果你想在特定环境中卸载 CUDA Toolkit）。使用以下命令从 Anaconda 中卸载 CUDA Toolkit 包（替换。如果有多个与 CUDA 相关的包，你可以逐个运行该命令卸载它们。
win下pytorch安装—cuda11.7 + cudnn8.4 + pytorch1.13安装
qq_37346140的博客
03-22 4551
这里选择默认目录即可，是个安装过程的临时目录，结束后此文件夹会被自动删除。需要注意的是这里并非指定安装目录，若需要指定安装目录，此处需与指定安装目录不同。即可查看显卡适配的cuda版本,要
windows下 python安装cuda和pytorch
03-21
<think>好的，我现在需要帮助用户在Windows系统上安装CUDA和PyTorch以支持Python深度学习环境，同时处理兼容性配置和依赖项的问题。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，确保信息准确。 首先，根据引用[1]，用户不需要单独安装CUDA工具包，因为PyTorch自带了所需的CUDA库。这可能简化了安装步骤，但用户可能需要确认显卡驱动是否支持所需的CUDA版本。根据引用[2]，安装PyTorch时可以通过指定版本号来选择CUDA版本，例如cu121对应CUDA 12.1。这提示我应该指导用户到PyTorch官网获取正确的安装命令。 引用[3]中的多个链接提供了详细的安装教程，包括Anaconda、PyCharm、虚拟环境管理等。这里可能需要建议用户先安装Anaconda来管理Python环境，这样可以避免系统环境的混乱。同时，引用[4]提到兼容性问题，如torch_scatter等扩展库需要与CUDA和PyTorch版本匹配，所以需要提醒用户注意版本一致性。 接下来，我需要整理安装步骤。首先，安装显卡驱动，确保支持所需的CUDA版本。然后，安装Anaconda来创建虚拟环境。之后，使用conda或pip安装PyTorch，并指定CUDA版本。最后验证安装是否成功。 需要注意的几点：用户可能不清楚如何检查显卡驱动版本，需要指导他们使用nvidia-smi命令。另外，安装PyTorch时，用户可能会困惑该选择哪个CUDA版本，需要引导他们到官网生成正确的命令。此外，虚拟环境的使用可以避免包冲突，应该详细说明如何创建和激活环境。 关于兼容性问题，需要强调PyTorch、CUDA驱动、显卡驱动之间的版本匹配。例如，PyTorch 2.0以上需要CUDA 11.7或11.8，而用户可能需要根据显卡型号选择合适的版本。此外，如果用户之后安装其他库如torchvision或torchaudio，也要确保版本一致。 可能遇到的问题包括：安装后torch.cuda.is_available()返回False，这可能是因为驱动不兼容或PyTorch版本错误。需要提供解决步骤，如更新驱动、重新安装PyTorch等。此外，用户可能在虚拟环境的位置上有疑问，比如如何更改Anaconda的默认安装路径，这可能需要修改.condarc文件或使用--prefix参数。 总结步骤： 1. 检查并更新显卡驱动。 2. 安装Anaconda并配置环境。 3. 创建虚拟环境。 4. 安装PyTorch并指定CUDA版本。 5. 验证安装。 6. 处理常见问题，如兼容性错误。 现在需要将这些步骤详细写出，确保用户能一步步跟随操作。同时，生成相关问题帮助用户深入理解可能出现的情况，比如性能分析、优化方法和应用场景，但根据用户的问题，这里应该生成与安装配置相关的问题，例如如何验证CUDA是否安装成功，如何处理版本冲突等。</think>### 分步指南：Windows系统安装CUDA和PyTorch深度学习环境 #### **1. 安装显卡驱动** - **操作**: 检查并更新NVIDIA显卡驱动至最新版本。 - 打开命令提示符，输入 `nvidia-smi`，查看右上角显示的**最高支持的CUDA版本**（如`12.4`）[^1]。 - 若驱动版本过低，前往[NVIDIA官网](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)下载安装。 #### **2. 安装Anaconda（推荐）** - **作用**: 管理Python虚拟环境，避免依赖冲突。 - 下载[Anaconda](https://www.anaconda.com/download)，安装时勾选“Add to PATH”。 - 验证安装：命令行输入 `conda --version` 应返回版本号。 #### **3. 创建虚拟环境** - **操作**: ```bash conda create -n pytorch_gpu python=3.9 # 推荐Python 3.9 conda activate pytorch_gpu ``` #### **4. 安装PyTorch（含CUDA）** - **步骤**: 1. 访问[PyTorch官网](https://pytorch.org/)，选择操作系统、包管理器（pip/conda）、CUDA版本。 2. 根据提示复制安装命令，例如支持CUDA 12.1的安装指令： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` [^2] #### **5. 验证安装** - **代码测试**: ```python import torch print(torch.__version__) # 输出PyTorch版本 print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 显示显卡型号 ``` --- #### **兼容性配置与依赖项说明** 1. **CUDA版本匹配**: - PyTorch版本与CUDA版本需严格对应（如PyTorch 2.1+需CUDA 11.8或12.1）[^3]。 - 若安装第三方扩展库（如`torch_scatter`），需额外指定CUDA版本： ```bash pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-2.1.0+cu121.html ``` [^4] 2. **虚拟环境路径问题**: - 若Anaconda虚拟环境默认安装到C盘，可通过修改`.condarc`文件更改路径： ```yaml envs_dirs: - D:\Anaconda3\envs ``` --- #### **常见问题解决** - **`torch.cuda.is_available()`返回False**: 1. 检查显卡驱动是否支持当前CUDA版本（通过`nvidia-smi`）。 2. 重新安装PyTorch并指定正确的CUDA版本。 3. 确保未在CPU-only环境下安装PyTorch（如误装`cpuonly`包）。 ---
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