Win10卸载CUDA 10.2

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留下:
NVIDIA HD音频驱动程序
NVIIDA PhysX系统软件
NVIDIA 图像驱动程序
上面的截图,我在安装时 没有勾选NVIDIA GeForce Experience,如果勾选了的话也不要卸载。

最后用CCleaner或者腾讯电脑管家……来清理下注册表,防止意外。


再重装CUDA就可以了。
Win10安装CUDA 10.2

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

<think>我们正在为CUDA 10.2环境安装GPU版本的PyTorch。根据引用内容,我们需要选择与CUDA 10.2兼容的PyTorch版本。 从引用中我们可以得到以下信息: - 引用[1]:使用PyTorch 1.7.1 + torchvision 0.8.2,对应CUDA 10.2(cu102)和Python 3.8(cp38) - 引用[2]:CUDA 10.2最新支持到PyTorch 1.10.0 + torchvision 0.11.0 + torchaudio 0.10.0 - 引用[3]:使用PyTorch 1.10.1 + torchvision 0.11.2 + torchaudio 0.10.1 - 引用[4]:使用PyTorch 1.9.0 + torchvision 0.10.0 + torchaudio 0.9.0 因此,我们可以选择安装以下组合之一(建议选择较新的版本,但需注意Python版本): 1. PyTorch 1.10.1 + torchvision 0.11.2 + torchaudio 0.10.1 2. PyTorch 1.10.0 + torchvision 0.11.0 + torchaudio 0.10.0 3. PyTorch 1.9.0 + torchvision 0.10.0 + torchaudio 0.9.0 步骤: 1. 创建并激活conda虚拟环境(推荐Python版本3.7或3.8,因为PyTorch的预编译包通常支持这些版本) 2. 使用pip安装,因为conda可能无法正确安装GPU版本(引用[3]提到conda可能安装成CPU版本) 3. 从PyTorch官方历史版本页面下载对应的wheel文件,或者直接使用pip命令指定版本和下载地址 具体安装命令(以Python 3.8为例): 对于PyTorch 1.10.1: ``` pip install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 对于PyTorch 1.10.0: ``` pip install torch==1.10.0+cu102 torchvision==0.11.0+cu102 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 对于PyTorch 1.9.0: ``` pip install torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 验证安装: 安装完成后,在Python环境中运行以下代码验证: ```python import torch print(torch.__version__) # 应显示例如1.10.1+cu102 print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True ``` 注意:如果使用的是其他Python版本(如3.7),需要将上述命令中的cp38改为cp37(在下载链接中会自动适配,因为命令中指定了版本号,所以pip会自动选择对应的wheel)。 然而,我们也可以直接使用上述pip命令,因为-f参数指定了索引URL,pip会自动下载匹配的版本(包括Python版本和操作系统)。 因此,我们给出一个通用的安装步骤: ### 安装步骤 1. **创建并激活conda虚拟环境**(如果已有环境可跳过): ```bash conda create -n pytorch_gpu python=3.8 # 或3.7 conda activate pytorch_gpu ``` 2. **安装PyTorch GPU版本**(以1.10.1为例): ```bash pip install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 3. **验证安装**: ```bash python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())" ``` 如果输出类似以下内容,则安装成功: ``` 1.10.1+cu102 True ``` 注意:如果安装过程中遇到网络问题,可以尝试使用国内镜像源,例如: ```bash pip install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 引用[3]和[4]都提到了安装cudnn,但PyTorch的wheel文件通常已经包含了所需的CUDA和cuDNN,因此不需要单独安装cuDNN(除非你有其他需求)[^3][^4]。 但是,请确保系统已经正确安装了CUDA 10.2和对应的显卡驱动(可通过`nvidia-smi`命令查看CUDA版本)。注意:`nvidia-smi`显示的CUDA版本是驱动支持的最高版本,而实际使用的是安装的CUDA Toolkit版本(这里是10.2)[^5]。 ### 常见问题 - **问题1**:如果安装后`torch.cuda.is_available()`返回False,可能原因有: - 系统CUDA环境变量未正确设置(确保安装的CUDA版本为10.2,且环境变量PATH中包含CUDA的bin目录) - PyTorch版本与CUDA版本不匹配 - 显卡驱动不支持CUDA 10.2(更新显卡驱动) - **问题2**:如果pip安装时找不到匹配的版本,请检查Python版本和操作系统(32位/64位)是否正确。PyTorch要求64位操作系统。 总结:按照上述步骤,您应该能够成功安装适用于CUDA 10.2的GPU版PyTorch。 §§相关问题§§ 1. 如何检查PyTorch是否在使用GPU加速? 2. PyTorch不同版本与CUDA版本的对应关系是什么? 3. 如何在Windows系统中配置CUDA环境变量? </think>### CUDA 10.2 GPU版PyTorch安装指南 根据您的需求,以下是适用于CUDA 10.2的GPU版PyTorch安装步骤: #### 🔧 步骤1:创建Python虚拟环境 ```bash conda create -n pytorch_gpu python=3.8 # 推荐Python 3.7/3.8 conda activate pytorch_gpu ``` #### ️ 步骤2:选择PyTorch版本组合(任选其一) | PyTorch版本 | Torchvision版本 | Torchaudio版本 | 安装命令 | |------------|----------------|----------------|---------| | `1.10.1+cu102` | `0.11.2+cu102` | `0.10.1+cu102` | `pip install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html` [^3] | | `1.10.0+cu102` | `0.11.0+cu102` | `0.10.0+cu102` | `pip install torch==1.10.0+cu102 torchvision==0.11.0+cu102 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html` [^2] | | `1.9.0+cu102` | `0.10.0+cu102` | `0.9.0` | `pip install torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html` [^4] | #### ✅ 步骤3:验证安装 ```python import torch print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}") print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}") print(f"GPU设备: {torch.cuda.get_device_name(0)}") ``` 预期输出: ``` PyTorch版本: 1.10.1+cu102 CUDA可用: True CUDA版本: 10.2 GPU设备: NVIDIA GeForce RTX 3080 ``` #### 💡 注意事项 1. CUDA 10.2支持的最高PyTorch版本为1.10.x,新版PyTorch不再支持CUDA 10.2[^2] 2. 安装前确认系统CUDA版本: ```bash nvidia-smi # 查看支持的CUDA最高版本 nvcc --version # 查看实际安装的CUDA版本 ``` 3. 若安装CPU版本,需彻底卸载后重装: ```bash pip uninstall torch torchvision torchaudio pip cache purge ``` #### 🌐 手动下载地址 前往[PyTorch历史版本库](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)搜索: - `cu102` (CUDA 10.2) - `cp38` (Python 3.8) - `win_amd64` (Windows系统) 例如: ``` https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch-1.10.1%2Bcu102-cp38-cp38-win_amd64.whl ```
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