配置pytorch（cuda11.1）

蘑菇的神

已于 2022-04-12 09:19:03 修改

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文章标签：计算机视觉

于 2022-04-12 09:08:37 首次发布

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本文介绍了如何配置PyTorch以匹配已安装的CUDA 11.1和cuDNN 8.1.0版本。首先通过nvcc -V检查CUDA版本，然后在NVIDIA GPU Computing Toolkit的include目录中查找cudnn_version.h以确认cuDNN版本。在PyTorch官网上选择对应的CUDA版本，这里选择了1.9.0。最后，使用conda创建新环境，安装PyTorch并验证安装成功。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

之前已经装过CUDA和cudNN了

1.查看CUDA版本：nvcc -V

2.查看cuDNN版本：

找到自己安装的CUDA的地方（我在D盘），找到cudnn_version.h文件，记事本打开，如图，我的是8.1.0版本

D:\ProgramFiles\NVIDIA-CUDA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\include\cudnn_version.h

3.查询应该安装的pytorch版本

进入pytorch官网（Start Locally | PyTorch）

根据CUDA选择版本，先看红色框有没有对应版本

如果没有，就进入绿色框的连接寻找，我的是11.1版本，可以选torch版本如下所示：

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