安装CUDA与CUDNN与Pytorch(最新超级详细图文版本2023年8月最新)

一、安装CUDA

1.1、下载安装包

cuda可以认为就是Nvidia为了显卡炼丹搞的一个软件,其下载地址为:CUDA Toolkit 12.2 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer

当你点进这个链接的时候,你需要依次选择
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1是选择系统,这里选windows

2是选择平台,32位还是64位,其实只支持64位

3是选择系统版本,这里我们选择win10,如果是其他的系统就选择其他的

4是选择本地下载,也就是一次全部下载完然后安装,还是网络下载,即下载一个安装工具,边下载边安装

5是下载,可以看到安装包有3GB

需要注意: 这里我们直接选择了最新版的CUDA,如果你需要别的版本,直接点击这个链接 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
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这里面有你需要的版本。

1.2、安装

双击下载好的文件
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后面就一路确定就好了,默认的安装位置在

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2

所以我们需要添加两个系统变量,实际上在安装的时候已经默认添加了,为了防止没有添加成功,这里我们可以看一下
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点击属性

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主要看有没有这两条,没有的话就新建添加一下。

二、CUDNN安装

2.1、CUDNN下载

下载地址:cuDNN Download | NVIDIA Developer
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你要同意他的政策,也就是点击前面的小方块
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然后就会出现两个下载选项,我们选择第一个,因为第一个CUDNN对应的CUDA版本是12,我们安装的CUDA版本是12。

如果你需要下载历史版本,点击这个链接 cuDNN Archive | NVIDIA Developer

需要注意: 也许你进这个网站需要登录,这是正常的,我因为之前登录过了,所以没有遇到,需要登录的话就注册个账号然后登录就好了。

2.2、安装

下载好了是一个压缩包,我们解压到当前为止可以得到三个文件夹

1

把这三个文件夹复制到我们之前的那个CUDA目录下,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2,这个目录下也有三个同名文件,把文件复制过来就可以了。

复制完成后,需要添加环境变量,这次我们添加到PATH中,

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2.3、验证

怎么知道我们安装的CUDA和CUDNN是正确的呢,需要验证一下,打开CMD,输入命令

nvcc -V
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有这些版本号之类的东西基本上验证安装成功了,打开这个地址可以进一步验证

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\extras\demo_suite

运行这两个程序
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得到下面两个结果
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验证安装成功

三、Pytorch安装

3.1、安装Anaconda

可以参考我这篇博客Anaconda萌新入门_LyaJpunov的博客-CSDN博客

就是下载一个程序,然后一路确认就可以了。现在建议从官方下载,官方下载也很快了已经Free Download | Anaconda

3.2、创建并且激活虚拟环境

进入命令行后,创建一个名为learning的虚拟环境

conda create -n learning

然后激活这个环境

conda activate learning

3.3、安装pytorch

我们进入Pytorch的下载地址Start Locally | PyTorch,然后发现,我们装的是最新的CUDA12.2版本,但是pytorch最新的稳定版本是支持到11.7,太干了,但是经过查找资料发现是可以用的。
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当然我们也可以使用预览版本,也就是不稳定版本,它支持到了12.1
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我们还是按照CUDA11.7来吧,输入以下命令,这个命令也是网站生成的

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

经过一段时间就安装好了,安装好了以后可以通过Python脚本验证一下

import torch
torch.cuda.is_available()

如果输出True就没有问题

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