每次新电脑装环境,自己就得去网上找教程,虽然不也不难,难免年龄大了记不住,也怕自己漏掉什么环节。索性自己记录一下写一个教程,现在只记录cuda版本pytorch。未来装cpu版本的时候再更新。
1.确定显卡型号
有多种方案,随便列几个。(我的是NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER)
方案一:进入任务管理器

方案二:进入NVIDIA设置

2.确定算力
进入cuda官网,往下滑,找到自己显卡对应算力(我的是8.9)

在这基础上往上滑会看到算力对应能装的cuda版本(我的是11.8,12.0-12.6,12.8,12.9,13.0)

3.确定自己的cuda版本
除了根据算力,我们得到的版本范围之外,还要根据驱动和自己需求进一步筛选(我的驱动版本是575.88,最高允许安装的cuda版本是12.9)
win+r-->输入cmd进入终端-->nvidia-smi

这里我选择12.6,我常用python是3.9(这里要去确认一下cuda和pytorch版本有关联,pytorch又和python有关联)
pytorch/RELEASE.md at main · pytorch/pytorch · GitHub

4.安装cuda


右键以管理员身份运行

指定一个临时地址,用于解压安装包之类的东西

一直下一步,直到该页面,选择自定义

继续下一步,直到下个页面,指定地址(需要与刚刚临时地址不一致)

一直下一步如果出现下面的页面,表示没有VisualStudio,可以先去安装这个东西,也可以跟我一样,回退到上一个界面,取消这个选项


取消后,继续下一步就好了
5.检查环境变量,没有就自己配

6. 安装pytorch
首页是最新版本,不想安装最新版本可以选择往期版本

方法一:采用命令行,在线下载(科学上网更快,如果没有就换方法2)
选择合适自己的版本(我的cuda是12.6,我想安装pytorch2.6.0版本)
复制这条命令
打开anaconda中自己虚拟环境

方法二:自己下载好安装包,然后去环境安装
pytorch:pytorch安装地址



三个下载好了如下图

进入anaconda环境输入下面命令
pip install "D:\CUDA\torch-2.6.0+cu126-cp39-cp39-win_amd64.whl"
pip install "D:\CUDA\torchaudio-2.6.0+cu126-cp39-cp39-win_amd64.whl"
pip insatll "D:\CUDA\torchvision-0.21.0+cu126-cp39-cp39-win_amd64.whl"
如下图所示



7. 验证
先在环境中运行python
然后运行下面的代码
print(torch.cuda.is_available()) # 查看CUDA是否可用
print(torch.cuda.device_count()) # 查看可用的CUDA数量
print(torch.version.cuda) # 查看CUDA的版本号
如下:

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