安装CUDA、CUDNN、pytorch

2.1 安装CUDA

2.1.1找到CUDA的版本号

2.1.1.1 屏幕的左下角，找到NVIDIA控制面板的图标，如下图所示：

图2.1.1.1 NVIDIA控制面板图标

2.1.1.2 打开NVIDIA控制面板，找到系统信息，如下图所示：

图2.1.1.2 系统信息

2.1.1.3 在组件里，查看CUDA的版本号，如下图所示：

图2.1.1.3 查看CUDA版本号

2.1.2 安装CUDA

如上图所示，CUDA的版本号是12.2.148，到nvidia的官方网站++++https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive++++下载对应的版本，如下图所示：

图2.1.2.1 找到CUDA版本

点击链接，进入，按下图所示选择并下载

图2.1.2.1 下载CUDA

下载后，安装即可。

2.2 安装cuDNN

2.2.1 找到cuDNN的版本号

打开网站++++https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive++++，找到CUDA的版本号是12.2.148的cuDNN的版本号是V8.9.3（月年都是July 2023），如下图所示：

图2.2.1.1 cuDNN版本号

点击后，选择Windows的版本，如下图所示：

图2.2.1.2 cuDNN Windows版本

点击后，会提示登录，没有账号需要注册，如下图所示：

图2.2.1.3 NVIDIA登录

2.2.2 安装cuDNN

1）下载后，解压，如下图所示：

图2.2.2.1 cuDNN解压后文件夹

2）找到CUDA的安装路径，一般在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2，如下图所示：

图2.2.2.2 CUDA安装路径

将cuDNN解压后的bin、include、lib三个文件夹，复制粘贴到CUDA的安装文件里。

2.3 安装PyTorch

1）打开PyTorch的官网PyTorch,并按图选择，如下图所示：

图2.3.1 PyTorch网站

2）在应用中找到并打开Anaconda Prompt，输入conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia，如下图所示：

图2.3.2 运行安装pytorch指令

安装成功，如下图所示：

图2.3.3 pytorch安装成功

图2.3.4 pytorch安装选择CPU

4）打开Anaconda Prompt，输入conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch