现在win10系统的情况
bash
Microsoft Windows [版本 10.0.19045.5198]
(c) Microsoft Corporation。保留所有权利。
C:\Users\Again>nvidia-smi
Tue Dec 10 20:05:44 2024
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 528.92 Driver Version: 528.92 CUDA Version: 12.0 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name TCC/WDDM | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce ... WDDM | 00000000:01:00.0 On | N/A |
| N/A 47C P8 16W / 40W | 1114MiB / 6144MiB | 23% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| 0 N/A N/A 2916 C+G ...me\Application\chrome.exe N/A |
| 0 N/A N/A 9304 C+G ...me\Application\chrome.exe N/A |
| 0 N/A N/A 11272 C+G C:\Windows\explorer.exe N/A |
| 0 N/A N/A 12116 C+G ...5n1h2txyewy\SearchApp.exe N/A |
| 0 N/A N/A 12696 C+G ...e\PhoneExperienceHost.exe N/A |
| 0 N/A N/A 13388 C+G ...qxf38zg5c\Skype\Skype.exe N/A |
| 0 N/A N/A 17608 C+G ...wekyb3d8bbwe\Video.UI.exe N/A |
| 0 N/A N/A 19036 C+G ....0\flutter\pc_flutter.exe N/A |
| 0 N/A N/A 21052 C+G ...2txyewy\TextInputHost.exe N/A |
| 0 N/A N/A 21904 C+G ...y\ShellExperienceHost.exe N/A |
| 0 N/A N/A 22824 C+G ...perience\NVIDIA Share.exe N/A |
| 0 N/A N/A 25140 C+G ...obeNotificationClient.exe N/A |
| 0 N/A N/A 25160 C+G ...qxf38zg5c\Skype\Skype.exe N/A |
| 0 N/A N/A 26140 C+G ...4__8j3eq9eme6ctt\IGCC.exe N/A |
+-----------------------------------------------------------------------------+
C:\Users\Again>
C:\Users\Again>nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Oct_11_22:11:21_Pacific_Daylight_Time_2021
Cuda compilation tools, release 11.4, V11.4.152
Build cuda_11.4.r11.4/compiler.30521435_0
C:\Users\Again>
当前系统状态
- NVIDIA 驱动和 CUDA 支持 ：
- 驱动版本: 528.92
- 支持的 CUDA 版本 : 12.0 (来自
nvidia-smi) - 已安装的 CUDA 工具包版本 : 11.4 (来自
nvcc --version)
- GPU 信息 :
- GPU: NVIDIA GeForce 系列（具体型号未完全显示）
安装 PyTorch 的最佳实践
在 Conda 环境中安装 PyTorch 时，通常推荐让 Conda 管理 CUDA 工具包。这意味着即使我系统中安装了 CUDA 工具包，Conda 会在其环境中独立管理所需的 CUDA 版本，从而避免版本冲突。
3. 创建并激活新的 Conda 环境
创建一个新的环境（例如 pytorch_env）并指定 Python 版本（推荐 3.9 或更高）：
bash
conda create -n pytorch_env python=3.9
conda activate pytorch_env4. 安装 PyTorch
基于我的 NVIDIA 驱动支持 CUDA 12.0，建议安装与 PyTorch 兼容的 CUDA 版本（如 CUDA 11.8）。虽然我的系统中安装了 CUDA 11.4，但 Conda 会在环境中管理所需的 CUDA 版本，不会与系统的 CUDA 冲突。
使用以下命令通过 Conda 安装 PyTorch 及其相关组件：
bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia说明:
cudatoolkit=11.8：指定安装 CUDA 11.8 工具包，这与 PyTorch 的预编译版本兼容。-c pytorch -c nvidia：指定从 PyTorch 和 NVIDIA 的 Conda 频道安装包，确保获得最佳兼容性。- 安装完毕后查看
conda list
bash
(pytorch_env) C:\Users\Again>conda list
# packages in environment at D:\anaconda3\envs\pytorch_env:
#
# Name Version Build Channel
blas 1.0 mkl
brotli-python 1.0.9 py39hd77b12b_8
ca-certificates 2024.11.26 haa95532_0
certifi 2024.8.30 py39haa95532_0
charset-normalizer 3.3.2 pyhd3eb1b0_0
cuda-cccl 12.4.127 0 nvidia
cuda-cudart 12.4.127 0 nvidia
cuda-cudart-dev 12.4.127 0 nvidia
cuda-cupti 12.4.127 0 nvidia
cuda-libraries 12.4.1 0 nvidia
cuda-libraries-dev 12.4.1 0 nvidia
cuda-nvrtc 12.4.127 0 nvidia
cuda-nvrtc-dev 12.4.127 0 nvidia
cuda-nvtx 12.4.127 0 nvidia
cuda-opencl 12.4.127 0 nvidia
cuda-opencl-dev 12.4.127 0 nvidia
cuda-profiler-api 12.4.127 0 nvidia
cuda-runtime 12.4.1 0 nvidia
cudatoolkit 11.8.0 hd77b12b_0
filelock 3.13.1 py39haa95532_0
freetype 2.12.1 ha860e81_0
giflib 5.2.2 h7edc060_0
gmpy2 2.1.2 py39h7f96b67_0
idna 3.7 py39haa95532_0
intel-openmp 2023.1.0 h59b6b97_46320
jinja2 3.1.4 py39haa95532_1
jpeg 9e h827c3e9_3
lcms2 2.12 h83e58a3_0
lerc 3.0 hd77b12b_0
libcublas 12.4.5.8 0 nvidia
libcublas-dev 12.4.5.8 0 nvidia
libcufft 11.2.1.3 0 nvidia
libcufft-dev 11.2.1.3 0 nvidia
libcurand 10.3.5.147 0 nvidia
libcurand-dev 10.3.5.147 0 nvidia
libcusolver 11.6.1.9 0 nvidia
libcusolver-dev 11.6.1.9 0 nvidia
libcusparse 12.3.1.170 0 nvidia
libcusparse-dev 12.3.1.170 0 nvidia
libdeflate 1.17 h2bbff1b_1
libjpeg-turbo 2.0.0 h196d8e1_0
libnpp 12.2.5.30 0 nvidia
libnpp-dev 12.2.5.30 0 nvidia
libnvfatbin 12.4.127 0 nvidia
libnvfatbin-dev 12.4.127 0 nvidia
libnvjitlink 12.4.127 0 nvidia
libnvjitlink-dev 12.4.127 0 nvidia
libnvjpeg 12.3.1.117 0 nvidia
libnvjpeg-dev 12.3.1.117 0 nvidia
libpng 1.6.39 h8cc25b3_0
libtiff 4.5.1 hd77b12b_0
libuv 1.48.0 h827c3e9_0
libwebp 1.3.2 hbc33d0d_0
libwebp-base 1.3.2 h3d04722_1
lz4-c 1.9.4 h2bbff1b_1
markupsafe 2.1.3 py39h2bbff1b_0
mkl 2023.1.0 h6b88ed4_46358
mkl-service 2.4.0 py39h2bbff1b_1
mkl_fft 1.3.11 py39h827c3e9_0
mkl_random 1.2.8 py39hc64d2fc_0
mpc 1.1.0 h7edee0f_1
mpfr 4.0.2 h62dcd97_1
mpir 3.0.0 hec2e145_1
mpmath 1.3.0 py39haa95532_0
networkx 3.2.1 py39haa95532_0
numpy 2.0.1 py39h055cbcc_1
numpy-base 2.0.1 py39h65a83cf_1
openjpeg 2.5.2 hae555c5_0
openssl 3.0.15 h827c3e9_0
pillow 11.0.0 py39hb5480e2_0
pip 24.2 py39haa95532_0
pysocks 1.7.1 py39haa95532_0
python 3.9.20 h8205438_1
pytorch 2.5.1 py3.9_cuda12.4_cudnn9_0 pytorch
pytorch-cuda 12.4 h3fd98bf_7 pytorch
pytorch-mutex 1.0 cuda pytorch
pyyaml 6.0.2 py39h827c3e9_0
requests 2.32.3 py39haa95532_1
setuptools 75.1.0 py39haa95532_0
sqlite 3.45.3 h2bbff1b_0
sympy 1.13.2 py39haa95532_0
tbb 2021.8.0 h59b6b97_0
torchaudio 2.5.1 pypi_0 pypi
torchvision 0.20.1 pypi_0 pypi
typing_extensions 4.11.0 py39haa95532_0
tzdata 2024b h04d1e81_0
urllib3 2.2.3 py39haa95532_0
vc 14.40 haa95532_2
vs2015_runtime 14.42.34433 h9531ae6_2
wheel 0.44.0 py39haa95532_0
win_inet_pton 1.1.0 py39haa95532_0
xz 5.4.6 h8cc25b3_1
yaml 0.2.5 he774522_0
zlib 1.2.13 h8cc25b3_1
zstd 1.5.6 h8880b57_0
(pytorch_env) C:\Users\Again>5. 验证安装
安装完成后，验证 PyTorch 是否正确安装并能够使用 GPU：
-
打开 Python 解释器：
bashpython -
输入以下代码：
pythonimport torch print("PyTorch 版本:", torch.__version__) print("CUDA 可用:", torch.cuda.is_available()) if torch.cuda.is_available(): print("使用的 GPU:", torch.cuda.get_device_name(0))预期输出（示例）：
PyTorch 版本: 2.0.0 CUDA 可用: True 使用的 GPU: NVIDIA GeForce GTX 1660
python
(pytorch_env) C:\Users\Again>python
Python 3.9.20 (main, Oct 3 2024, 07:38:01) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> print("PyTorch 版本:", torch.__version__)
PyTorch 版本: 2.5.1
>>> print("CUDA 可用:", torch.cuda.is_available())
CUDA 可用: True
>>> if torch.cuda.is_available():
... print("使用的 GPU:", torch.cuda.get_device_name(0))
...
使用的 GPU: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU
>>>系统和 Conda 环境中的 CUDA 配置如下：
系统级别的 CUDA 配置
- NVIDIA 驱动版本: 528.92
nvidia-smi显示的 CUDA 版本: 12.0- 已安装的 CUDA 工具包版本 : 11.4（通过
nvcc --version确认）
Conda 环境中的 CUDA 配置
- Conda 环境名称 :
pytorch_env - 安装的
cudatoolkit版本: 11.8 - 安装的
pytorch-cuda版本: 12.4 - 安装的 PyTorch 版本: 2.5.1
- PyTorch 能否使用 GPU : 是 (
CUDA 可用: True)
分析与解释
1. 系统级别的 CUDA 与 Conda 环境的 CUDA
-
系统级别的 CUDA:
- 我的系统安装了 CUDA 工具包 11.4，并且 NVIDIA 驱动支持 CUDA 12.0。
- 这主要用于系统范围内的 CUDA 应用开发和运行，不直接影响 Conda 环境中的包。
-
Conda 环境的 CUDA:
- 在 Conda 环境
pytorch_env中，安装了cudatoolkit11.8 和pytorch-cuda12.4。 - Conda 环境中的
cudatoolkit是独立于系统级别的 CUDA 安装，专门为该环境中的包（如 PyTorch）管理依赖。 - 这意味着即使系统中安装了不同版本的 CUDA，Conda 环境中的包会使用自己指定的 CUDA 版本，避免版本冲突。
- 在 Conda 环境
2. PyTorch 使用的 CUDA
- PyTorch :
- 我安装的 PyTorch 版本为 2.5.1，配置了
cudatoolkit11.8 和pytorch-cuda12.4。 - PyTorch 会优先使用 Conda 环境中的
cudatoolkit，而不是系统级别的 CUDA 工具包。 - 通过我的测试 (
torch.cuda.is_available()返回True并且成功识别 GPU)，PyTorch 已成功配置并能够利用 NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU 进行加速计算。
- 我安装的 PyTorch 版本为 2.5.1，配置了
3. 兼容性与功能性
-
驱动与 CUDA 版本:
- NVIDIA 驱动版本 528.92 支持 CUDA 12.0，这对系统级别和 Conda 环境中的 CUDA 都是兼容的。
- Conda 环境中的
cudatoolkit11.8 在驱动支持的范围内，不会引发冲突。
-
独立管理:
- Conda 环境中的 CUDA 是独立管理的，确保了不同项目或环境之间的 CUDA 版本不会互相干扰。
- 这种隔离有助于维护多个项目所需的不同依赖，提升开发效率和系统稳定性。
总结
我的系统和 Conda 环境中的 CUDA 配置是兼容且功能正常的。具体来说：
- 系统驱动 支持更高版本的 CUDA（12.0），这为系统级别的应用提供了更大的灵活性。
- Conda 环境 独立使用
cudatoolkit11.8 和pytorch-cuda12.4，确保 PyTorch 能够高效地利用 GPU 进行计算。 - PyTorch 已成功检测并使用 NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU，表明安装和配置均已正确完成。
建议
-
无需修改现有配置:
- 既然 PyTorch 能够正常使用 GPU，且没有显示任何冲突或错误，建议保持现有配置不变。
-
管理 Conda 环境:
- 继续使用 Conda 环境来管理项目依赖，这样可以确保各项目间的依赖隔离，避免版本冲突。
-
更新与维护:
- 定期更新 Conda 和相关包，以获取最新的功能和安全补丁。
- 如果有特定需求需要系统级别的 CUDA 工具包，可以根据需要进行安装或更新，但需确保与 Conda 环境的独立性。
-
进一步优化 (可选):
- 如果我需要在系统级别开发 CUDA 应用，可以考虑安装与 Conda 环境中一致或更高版本的 CUDA 工具包。
- 使用 Conda 环境来管理所有与 PyTorch 相关的包，确保依赖的统一性和稳定性。
验证与测试
设置pycharm解释器
为了确保一切运行正常，可以运行以下简单的 PyTorch 脚本，进一步验证 GPU 的使用情况：
python
import torch
# 检查 CUDA 是否可用
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda")
print(f"使用 GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
else:
device = torch.device("cpu")
print("使用 CPU")
# 创建一个张量并移动到设备
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]).to(device)
print(x)
# 执行简单的 GPU 操作
y = x * 2
print(y)输出:
bash
D:\anaconda3\envs\pytorch_env\python.exe F:\pythonProject1\my_tiktoken_test.py
使用 GPU: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU
tensor([1., 2., 3.], device='cuda:0')
tensor([2., 4., 6.], device='cuda:0')
进程已结束，退出代码为 0代码
python
import torch
if torch.cuda.is_available():
print("CUDA is available.")
print(f"GPU name: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
print(f"Total memory: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**2} MB")
else:
print("CUDA is not available.")
python
D:\anaconda3\envs\pytorch_env\python.exe F:\pythonProject1\my_tiktoken_test.py
CUDA is available.
GPU name: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU
Total memory: 6143.5 MB
进程已结束，退出代码为 0结论
我的系统和 Conda 环境中的 CUDA 配置已正确安装并正常工作。PyTorch 能够成功检测和利用我的 NVIDIA GPU 进行加速计算。