Pytorch環境配置2.0.1+ Cuda11.7

查找cuda、cudnn、Pytorch(GPU)及cuda和NVIDIA顯卡驅動對應關系

查詢可支持的最高cuda版本

nvidia-smi

在這里插入圖片描述
查看支持的cuda的版本 CUDA版本對應表在這里插入圖片描述
我的顯卡驅動是Driver Version:535.40.,那么左邊對應的CUDA都可以兼容

右上角為CUDA 版本,可以看到該電腦可以支持的cuda版本最高是12.3,驅動是向下兼容的,所以cuda版本小于等于12.3的都可以安裝上(建議11.8版本可以兼容大部分的庫)

查看自己是否已經安裝CUDA

nvcc -V

顯示如下,表明已經安裝

在這里插入圖片描述

如果未安裝,安裝Cuda驅動工具

Cuda硬件驅動工具包安裝教程
pytorch gpu版本的最全安裝教程,含環境配置、CUDA(百度云下載)安裝程序失敗解決方案
如果想配置不同版本的cuda,可以看這個
如何在電腦上安裝多個版本的CUDA

創建pytorch的環境

conda create -n pytorch_GPU python=3.9
conda activate pytorch_GPU

安裝torch2.0.0+cuda11.7

官網 找到了pytorch1.7版本的conda安裝命令

conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

查詢torch版本情況

import torch # 如果pytorch安裝成功即可導入
print(torch.cuda.is_available()) # 查看CUDA是否可用
print(torch.cuda.device_count()) # 查看可用的CUDA數量
print(torch.version.cuda) # 查看CUDA的版本號
print(torch.__version__)  #注意是雙下劃

在這里插入圖片描述
參考文獻

https://blog.csdn.net/weixin_42184315/article/details/134259075

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