【自我学习总结】python的torch的cuda配置过程

最新推荐文章于 2025-06-11 18:40:04 发布
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文章标签： python 学习 pytorch
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首先检查NVIDIA系统信息以确定支持的CUDA版本，然后在PyTorch官网找到相应CUDA版本的安装命令，但不立即执行。根据PyTorch的torch版本需求，安装或配置合适的Python版本，推荐使用Anaconda管理环境。最后，执行下载命令并验证CUDA和PyTorch的安装是否成功。

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  1. NVIDIA设置 -> 帮助 -> 系统信息 -> 组件，中查看所能支持的最高版本的CUDA
  2. 根据第一条，选择一个版本的CUDA，先不忙着安装这个版本的CUDA
  3. 根据选择的CUDA版本，在pytorch的官网上寻找满足这个CUDA版本的下载命令，如果能找到就可以安装对应版本的cuda以及与cuda对应的cudnn，安装cuda&cudnn参考，但是这个下载命令先不急着执行
  4. 根据这个下载命令中的torch的版本，查看一下需要什么版本的python
  5. 安装合适的python版本，或者通过Anaconda虚拟环境进行配置(推荐)
  6. 安装好python之后就可以在命令行执行第3步中的下载命令了
  7. 下载之后，进行验证即可

验证命令：

torch.cuda.is_available()  # 应该返回True
torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and 1 > 0) else "cpu")
print(torch.cuda.get_device_name(0))  # 应该返回显卡版本
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