Win11 RTX3060 安装CUDA11.4，cuDNN8.2，pytorch1.10

Win11 RTX3060 安装CUDA11.4，cuDNN8.2，pytorch1.10

记录一下我安装过程中选择的版本，亲测有效

确定cuda版本

查看显卡驱动

我的显卡驱动最高支持11.6，因此下载cuda的版本不能高于这个

查看pytorch要求的cuda版本

PyTorch 安装

我要装的是pytorch1.10，找到对应的版本，发现windous下对cuda的要求是11.3，于是选择了cuda11.4的版本，可以向下兼容。

官方下载网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

安装对应的cudnn

注册账户，从官网https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载对应版本的cudnn

我选择了8.2.4

安装Pytorch cuda版

• 首先安装anconda https://www.anaconda.com/

• 创建虚拟环境 conda create -n mypth110py39 python=3.9

• 进入虚拟环境 activate **mypth110py39**

• 换清华源

  conda config --add channels [https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/)
  conda config --add channels [https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/)
  conda config --set show_channel_urls yes
  

• 官网给的命令，-c pytorch的意思是，安装下载的channel强制为pytorch官网的channel，所以需要删除才能走清华镜像的channel。

conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

• 不过这样下载速度可能还是很慢，因此我们需要提前下载几个大包

cudatoolkit安装包地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/

Pytorch，torchvision，torchaudio安装包地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

下面是我按对应版本下载的包

conda install +文件路径依次在本地安装这几个包，最后再conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3下载剩余的包，这样pytorch cuda版本就安装完了

验证

python
import torch
torch.cuda.is_available()

True，成功

Reference

https://blog.csdn.net/Vertira/article/details/125060383

https://blog.csdn.net/A496608119/article/details/112855153