CUDA环境配置 Pytorch+Anaconda+whl+命令行优雅安装(杜绝所有坑，全流程！！！)

Copdi

已于 2023-09-06 11:46:35 修改

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于 2023-08-18 18:00:33 首次发布

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1. 配置虚拟环境

2. 配置Torch

2.1 第一关 Wocao CUDA 副系点哪个

2.2 第二关如此美妙的安装

2.3 第三关 conda命令中间断包啦！

2.4 第四关阁下可成见过这WHL从天而降的方法

简简单单可爱捏🤗🤗

1. 配置虚拟环境

通过conda创建好自己的虚拟环境🤗

conda create --name py39_stu python=3.9

跳出一堆让你安装的默认包,选择y就行,然后的话就是一定要记得启动刚刚创建的环境！！!💡

activate  py39_stu

启动刚刚建立好的环境就可以看到左边的环境参数变成了py39_stu,如果没有出现，你自己好好反思到现在就三步你为啥能错😳。

2. 配置Torch

2.1 第一关 Wocao CUDA 副系点哪个

开始进入正题了，如何知道自己的主机应该下多少版本的torch，cuda又该配多少多少，这可能是大家遇到的第一个难点。可以通过win+R呼出cmd，输入nvidia -smi就可以获取自己的cuda支持的版本，我这边显示是支持Cuda11.6。

那么是不是我们选择安装cuda116就可以啦，其实这个主要是吃你的驱动，我这边驱动SMI显示的是512.89 可以参考两张表第一个是最低驱动比表，主要是你的显卡如果支持大于这个驱动版本都是可以安装的，但是如果小于这个驱动版本那就不可以安装了👨‍🦳

那么另一张表：

这给表没有截全，自己网上百度找找关键词cuda版本与驱动，我哭死，tmd，真是保姆攻略😅，这个表的含义，就是建议你的安装版本为这些是更适合你主机宝宝体质的CUDA版本，可以发挥你显卡的全部功效。

所以在来回答上面的问题是不是我的主机显示我的cuda版本号就一定要是那个对应的值呢？答案是：最好是的，但是也得结合实际应用开发，我是感觉python中是存在玄学的，版本高的都不太兼容下面，不过你可以选择稍微低的几个版本，选一个比较稳定的cuda版本当然也是没有问题的

注意点：你这边看的是高端好像是可以打低端局，但是具体的显卡配置是不同的，有些最近出的高配电脑显卡，已经不支持Cuda10版本的了，望周知。呜呜呜

2.2 第二关如此美妙的安装

是的，我建议每个人学python的都去感叹Anaconda的伟大吧，它可以包容你的一切杂七杂八的虚拟环境的需求，也可以优雅的删掉环境直接重来的优雅，不需要你去配置啥环境变量PATH啥的，所以Anaconda也准备了cuda的优雅安装方式，没错就是Conda安装

先访问torch官网选择

找到适合自己显卡体质的CUDA版本，我这边喜欢用1.9.1的，因为有些包其实是有限制版本不能太高，但是我反正1.9.1用的比较舒服，然后cuda选用一定要带Conda命令的哦

复制这个命令在你的虚拟环境运行就行啦

但是我要说的是但是，直接运行下载速度会比较感人，所以最好还是自己配置一个镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

conda config --set show_channel_urls yes

配置的是清华源的，不行就自己在去找找不是重点，然后配置好后，运行命令

conda install pytorch==1.9.1 torchvision==0.10.1 torchaudio==0.9.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

然后输入y，没事点点回车就行了，等待安装完成就行了🤓，但是我又得说但是，速度还是慢，中间还容易卡断，下到一半，tnnd的给我断了，跳包了怎么办

2.3 第三关 conda命令中间断包啦！

类似这种，高血压套装，啊啊啊啊啊呃呃呃呃😣 ，这个时候已经出来一半了，如果要在重新弄的话之前所做的一切，玛莎卡是不是就全部都没有用了😭😭😭，这个时候其实只是需要冷静的等待安装啦，不用太担心了。

InvalidArchiveError(“Error with archive C:XXX\XXXi\.conda\pkgs\cuda-nvdisasm-12.1.55-0.tar.bz2. You probably need to delete and re-download or re-create this file. Message from libarchive was:\n\nfailed with error: [Errno 13] Permission denied

然后运行完会提醒你报错，这些文件没有安装起，你这个时候就去根据上面的环境找到pkgs文件夹下删掉这生了一半的东西就行啦

然后重新运行命令，会发现自己之前成功安装的东西不会在重新安装，只会重新装没有装好的文件库咯😍，之后就可以顺利安好了

2.4 第四关阁下可成见过这WHL从天而降的方法

相比于上面的靠系统镜像去安装的方法固然很好，但是我主机自己下载好whl文件，阁下又该如何应对，是的我这边要推荐的方法就是自己通过下载whl文件去安装配置cuda，访问官方的whl下载链接：download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

然后选择适合自己电脑的版本，如何判断呢？之前不是说了嘛，通过CUDA官方推荐进行判断Previous PyTorch Versions | PyTorch

是的，我们在用这个图进行参考，这不就是给你配的非常好了嘛，选用cu113的，我们虚拟环境是python39，那就是cp39的，然后大家系统一般是window64位的的，那不好办，带个小win不就行了，然后看看torch，哦噢 Pytorch为1.9.1，行，记一下，torchvision呢，哦噢是0.10.1，OKOK🤓

这个时候就去上面的下载链接找呗，别当小呆瓜自己翻哈，用ctrl+F自己查一下cu113