pytorch安装（含cuda、cudnn安装教程）

pytorch安装（含cuda、cudnn安装教程）

• 一、创建python虚拟环境

• 二、CUDA安装

• 
  

• 1、查看CUDA支持版本

• 2、下载CUDA

• 3、下载cuDNN

• 4、安装CUDA

• 5、安装cuDNN

• 三、pytorch安装

• 
  

• 1.使用命令安装

• 2.手动安装

一 由于我的win10，服务器是docker ,虚拟机就不多叙述了。

二 cuda 安装，建议安装11.8，

    1.我安装的是12.2, 显卡RTX 4060 支持CUDA 12.4，想稳定就装11.8,我看好多人都装这个，

    win10 查看cuda支持：电脑桌面右键，打开NVIDIA控制面板

    linux 系统或者命令查看：nvidia-smi

    2.CUDA 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

    linux 下安装：

    win10 安装：

    查看是否安装成功：   

     nvcc –V

    3.安装 cudnn

        下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

        我装的默认：cuDNN 9.2.1 Downloads        

    注意安装后路径。

    因为需要把安装的路径下文件复制到CUDA目录去：

    上面几个文件夹放到CUDA 安装目录下，下面是CUDA 是咧：

    验证cuDNN是否安装完成，打开cmd或git，输入

    cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\extras\demo_suite

    ./bandwidthTest.exe

    三.pytorch安装

    1.官网安装：https://pytorch.org/get-started/locally/

        下载会很慢，建议手动安装：

    2.推荐手动安装：

    1.下载PyTorch安装文件
    打开网址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

    截图：

    cp 代表的是:python版本，我的是3.10版本

    安装顺序：torch  torchaudio  torchvision

    下载目录运行：

    pip install +文件名安装

import torch # 如果pytorch安装成功即可导入
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

    大功告成=2024年7月5日17:40:19

    转载：https://blog.csdn.net/weixin_46726459/article/details/138088057