pytorch安装全流程
一、安装CUDA
1.确定是否支持所需的 CUDA 版本
1.1 终端使用nvidia-smi 右上角即为最高支持版本
2.下载CUDA
2.1 找到对应版本
2.2 下载完整文件
WIndows -> x86_64 -> 10 -> exe(local)
其中 exe(local) 是完整的安装文件，可以离线安装
exe(network) 是在线安装
3.安装 CUDA
3.1 双击 .exe 文件
更改 CUDA 安装时缓存位置（默认为 C盘，不更改也可以，但得与原先安装的 CUDA 的安装缓存位置不同，或者该位置为空）
3.2 选择自定义安装
3.3 勾选驱动程序组件
由于之前已经安装过 CUDA，此时我们只需要选择 CUDA 即可
3.4 选择安装位置
默认安装位置为 C 盘，可以自由选择安装到其他盘，但需要记住安装位置，后期会使用到
4.环境变量
安装 CUDA 时会自动配置环境变量，但如果没有自动配置，则需要手动配置
4.1 首先打开环境变量
右键此电脑 -> 属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量
4.2 检查环境变量
可以看到在系统变量中多了 CUDA_PATH_V12_1 和 NVCUDASAMPLES12_1_ROOT两个环境变量。如下图：
系统变量中的 CUDA_PATH 和 NVCUDASAMPLES_ROOT 两个环境变量也发生了改变，从原来的 v11.3 变成了原来的 v12.1。如下图：
在 Path 中多了两个变量
4.3 创建环境变量
如果没有上述的环境变量，可以根据情况自己添加
4.3.1 在系统变量中，选择新建
变量名： CUDA_PATH_V12_1
值： D:\CUDA Documentation\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1（CUDA Documentation 和 CUDA Development 的路径）
(12没有下一条)
变量名： NVCUDASAMPLES12_1_ROOT
值： D:\CUDA Documentation\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v12.1（Samples 的路径）
4.3.2 在系统变量中
选中 CUDA_PATH ，点击 编辑
将值修改为 D:\CUDA Documentation\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1（CUDA Documentation 和 CUDA Development 的路径）
选中 NVCUDASAMPLES_ROOT ，点击 编辑
将值修改为 D:\CUDA Documentation\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v12.1（Samples 的路径）
4.3.3 在系统变量的 Path 中，选择新建
依次加入以下路径：
CUDA Documentation 和 CUDA Development 的路径下的 bin 文件夹：
D:\CUDA Documentation\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin
CUDA Documentation 和 CUDA Development 的路径下的 libnvvp 文件夹：
D:\CUDA Documentation\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\libnvvp
4.验证安装
Win + R 打开命令行窗口，输入 nvcc -V，输出 CUDA 版本即为安装成功，如下图：
二、安装cudnn
1.下载cudnn
选择和自己 CUDA 匹配的 cudnn版本下载
2.替换文件
2.1 解压文件
cudnn下载后是一个压缩包，解压后有以下四个文件：
2.2 将文件复制到 D:\CUDA Documentation\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1（CUDA Documentation 和 CUDA Development 的路径）
3.验证cudnn是否安装成功
复制完后，在当前目录下进入 extras -> demo_suite，可以看到有 bandwidthTest.exe 和 deviceQuery.exe
3.1 输入 bandwidthTest.exe 输出下图：
3.2 输入 deviceQuery.exe，输出下图：
至此， 新版本的 CUDA 与 cudnn 安装成功，可以使用该版本的 CUDA 进行 GPU 加速了
四、切换 CUDA 版本
安装完新版本的 CUDA 后，此时运行的环境为新版本的 CUDA，当我们需要切换为其他版本时，仅需要对环境变量进行修改即可
1.切换版本
1.1 在系统变量的 Path 中，上移所需要切换的版本
将这两行变量置于最上方，并点击确定
1.2 修改 CUDA_PATH 的值
选中 CUDA_PATH ，点击 编辑
将值修改为 D:\CUDA Documentation\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2（CUDA Documentation 和 CUDA Development 的路径）
1.3 修改 NVCUDASAMPLES_ROOT 的值
选中 NVCUDASAMPLES_ROOT ，点击 编辑
将值修改为 == D:\CUDA Documentation\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\11.2（Samples 的路径）==
记得添加完后一路点击确定保存！
2.检查版本是否切换成功
Win + R 输入 cmd 打开命令行窗口，输入 nvcc -V
三、anaconda安装
如何在Linux服务器上安装Anaconda（超详细）_linux安装anconda-CSDN博客
1 | 下载 |
四、安装pytorch
在官网比对安装合适版本
wechat- alipay
