1、检查电脑驱动版本为561.09,选择cuda版本,下图可知cuda版本<12.6。
pythonnvidia-smi #查看驱动版本,以及最大可以安装的cuda版本
2、Anaconda3-2024.06-1-Windows-x86_64.exe下载:清华镜像:Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
后续具体步骤参照:学习记录:windows笔记本卸载cuda10.0、Anaconda3-2019、pycharm-2021,并跟新驱动重新安装cuda11.6、anaconda3-2022、pycharm-2022_nvidia cuda documention是否可以卸载-CSDN博客
3、cuda11.3.0下载:csdn - 安全中心后续具体步骤参照:学习记录:windows笔记本卸载cuda10.0、Anaconda3-2019、pycharm-2021,并跟新驱动重新安装cuda11.6、anaconda3-2022、pycharm-2022_nvidia cuda documention是否可以卸载-CSDN博客
4、 cudnn8.5.0下载:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse850-116需登录NVIDIA账号,没有就用电子邮箱注册。
python
nvcc -V #查看cuda版本
conda list #conda安装内容
pip list #pip安装内容
5、 创建一个名为<learn>的环境,python版本为3.9,需要注意的是pytorch与python对应。根据cuda11.3.0,参照下图我选择了pytorch=1.12.0、python=3.9。
python
conda create -n learn python==3.9
conda activate learn
#去网站找pytorch安装命令:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
#或者
pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
6、检查是否安装成功。
pythonpython import torch print(torch.__version__) # pytorch版本 print(torch.version.cuda) # cuda版本 print(torch.cuda.is_available()) # 查看cuda是否可用