win11 mx450 安装anaconda3

软件官网

1.Anaconda
2.Cuda
3.Cudnn

1.Cuda安装后的系统环境配置

下载好之后的安装步骤按照官方文档

2.CuDNN

解压缩,复制解压后的cudnn文件到对应的cuda安装目录

Copy \cuda\bin\cudnn*.dll to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\bin.

Copy \cuda\include\cudnn*.h to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\include.

Copy \cuda\lib\x64\cudnn*.lib to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\lib\x64.

验证是否安装成功

参考1：https://blog.csdn.net/sinat_41132860/article/details/112142681
参考2：https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111398427

安装Torch-GPU

官方链接
选择匹配的cuda版本，这里安装的是Torch1.7的

# CUDA 9.2
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch

# CUDA 10.1
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# CUDA 11.0
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=11.0 -c pytorch

# CPU Only
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cpuonly -c pytorch

检查torch版本

>>> import torch
>>> torch.version.cuda

监控GPU使用情况