在windows11上安装cuda，cudnn，以及GPU版的pytorch

第一步：查看自己电脑的配置，是否是GPU型的电脑

方法1：快捷键方式

Ctrl+Shift+Esc键——>性能（或Windows键+X——>任务管理器——>性能），如果有GPU就说明是GPU型，否则就不是

如果出现以下情况说明不是GPU型

方法2：终端查看NVIDIA

打开终端：Windows键+R，输入cmd

在终端输入：nvidia-smi

出现下面的结果说明存在

如果出现下面的结果就说明不存在

注意：如果是GPU型电脑就可以继续以下步骤，否则不需要

第二步：查看电脑的配置可安装什么版本的cuda

方法1：在终端查看

在终端输入：nvidia-smi

方法2：NVIDIA控制面板中查看

在桌面空白处右击鼠标，点击NVIDIA控制面板——>帮助——>系统信息——>组件

 

上面的结果说明可安装cuda 11.4版本及以下

特别注意事项：不要着急直接安装该版本的，因为还要安装cudnn，cudnn的版本也得配套，去官网查看是否有配套版本的cudnn（cuda的版本和cudnn的版本必须保持一致，也即cuda是11.4，cudnn也必须是11.4）。还有需要安装配套的pytorch，所以也得提前去官网上查看一下目前可安装的pytorch版本是否有配套的，也是对应版本（过来人血的经验和教训，不然即使前面cuda和cudnn版本都对应上，pytorch的版本对应不上，pytorch也不会安装成功）

第三步：安装cuda（由于查看了cuda，cudnn以及pytorch可安装的版本，在此我选择的是11.3，因为pytorch目前最高的只有11.3）

cuda各种可安装版本的官网网址

1.直接下载安装包，点击安装包安装即可

我一般安装在C盘（注意：拍照记住安装路径）；

安装步骤如下：

（1）一个临时解压路径，不是最终安装路径，所以不必换

（2）选择自定义比较好

（3）记得不要安装Visual Studio Integration，占用较大内存

2.在环境变量中添加上cuda的安装路径

添加方式：

Windows键+R——>输入sysdm.cpl——>高级——>环境变量——PATH——>编辑——>新建——>然后一个一个添加路径

 

记得在完成安装之后添加环境变量到PATH里(当然要把自己的版本号改过来):

3.检验cuda是否安装成功

在终端输入：nvcc -V

出现这样子的结果说明是安装成功了

第四步：安装cudnn

在cudnn官网上下载对应版本的cudnn

小tips：由于在官网上下载需要登录或者会员，我们可以利用迅雷下载

 

 

 得是将迅雷作为浏览器的默认下载插件，或直接右击复制链接在迅雷中下载

下载完成后，直接解压，将里面bin，include，lib文件夹里面的东西拷贝到已安装的cuda的对应文件夹中

解压后的cudnn文件夹：

已安装的cuda文件夹： 

检测是否安装成功

在终端：cd到以下路径中去，然后依次运行deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe

 运行deviceQuery.exe的结果：

运行bandwidthTest.exe的结果：

 第五步：安装GPU版的pytorch

到pytorch官网安装

拷贝以下命令在终端安装：

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

测试pytorch是否安装成功：

在python中输入以下命令：

import torch

print(torch.cuda.is_available())

 

出现True则说明安装成功 

 可参考链接：GPU版pytorch安装方法(基于Pycharm)-爱代码爱编程