文章目录
- 1. CUDA Toolkit安装
- 2. 安装cuDNN
- 3. 添加环境变量
- 配置Pytorch GPU版本
博主的电脑是Windows11，在安装cuda之前，请先查看pytorch支持的版本，cuda可以向下兼容，但是pytorch不行，请先进入：https://pytorch.org/，或网址https://pytorch.org/get-started/previous-versions/，查看pytorch支持的cuda版本
1. CUDA Toolkit安装
- 首先查看自己的NVIDIA配置，进入
控制面板 ->（左下方）系统信息，细节里的第一个：驱动程序版本 556.13
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然后进入网站：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#major-components
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查看cuda版本对应的驱动版本，因为我是556.13，结合pytorch版本，所以应该下载
CUDA 12.4 Update 1
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最后下载安装即可，进入网站：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
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点击【CUDA Toolkit 12.4.1】后，选择windows11，下载后安装即可
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下载后双击即可，直接选择【精简安装】即可开始安装，安装路径为
C:\Proxxxxxxxxxxxxx，打开命令行：nvcc -V可以看到如下内容：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation Built on Thu_Mar_28_02:30:10_Pacific_Daylight_Time_2024 Cuda compilation tools, release 12.4, V12.4.131 Build cuda_12.4.r12.4/compiler.34097967_0
2. 安装cuDNN
- 进入网站：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，根据安装的Cuda版本选择一个比较新的安装包下载即可：
- 下载完成后解压：
- 查找自己cuda的安装路径，默认为
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\版本号\
- 把解压的cuDNN的三个文件夹
bin，include，lib直接拖拽到cuda的文件目录下（有些版本可能会覆盖文件，其他版本点击覆盖；但是博主操作时没有出现覆盖文件）
3. 添加环境变量
安装完cuda后，系统环境变量中会新增这两项内容：
点开环境变量的PATH，添加两条环境变量：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\binC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\libnvvp
这样Cuda就安装完成了
配置Pytorch GPU版本
进入pytorch官网：https://pytorch.org/，或是旧版本的https://pytorch.org/get-started/previous-versions/，找到对应的pytorch版本
博主刚才安装的是CUDA 12.4 Update 1，因此这里选择下图的选项：
在python3.9以上的环境中直接用pip命令：pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
然后在程序中使用：
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
得到如下结果：
2.5.1+cu124
True
