Pytorch环境配置 完整流程 从CUDA和cuDNN到Torch安装

目录

  • 1. 安装CUDA
  • 2. 安装cuDNN
  • 3. 安装Pytorch

1. 安装CUDA

  1. 确认需要的CUDA版本
    nvidia-smi
    在这里插入图片描述
  2. 下载CUDA.exe
    CUDA下载地址
    结合自己电脑的情况下载对印度个版本
    在这里插入图片描述
  3. 安装
    双击后安装，可以修改安装路径，我安装在了D盘
    安装方式选择自定义
    在这里插入图片描述
    全部勾选
    这里如果电脑没有安装过Visual Studio
    需要把CUDA> Development> Visual Studio Integration取消勾选
    在这里插入图片描述
    记住这里的安装路径，我是修改到了D盘
    在这里插入图片描述
    安装成功
    在这里插入图片描述
  4. 检查环境变量是否配置
    在这里插入图片描述
    安装完成
    在这里插入图片描述

2. 安装cuDNN

  1. 下载cuDNN
    cuDNN安装
    在这里插入图片描述
  2. 将解压后的bin，include，lib 复制到CUDA文件夹中
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  3. 确认环境变量是否存在
    在这里插入图片描述
  4. 测试cuDNN是否安装完成
    在CUDA>extras>demo_suite文件夹中使用deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe测试是否可以使用
    如果直接在cmd中输入deviceQuery.exe闪退，可以直接把exe拖拽进cmd
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

3. 安装Pytorch

通过Wheel的方式安装Pytorch

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