【Pytorch环境配置—Linux/Windows】: cuda、cuDNN、pytorch、torchvision、torchaudio 详细安装教程（报错解决、安装慢慢慢）

【Pytorch环境配置—Linux/Windows】: cuda、cuDNN、pytorch、torchvision、torchaudio 详细安装教程（报错解决、安装慢慢慢）

0. 相关报错

1. Error: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 11040).
   Please update your GPU driver by downloading and installing a new
   version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx
   Alternatively, go to: https://pytorch.org to install
   a PyTorch version that has been compiled with your version
   of the CUDA driver.
2. UserWarning: Failed to load image Python extension: libc10_cuda.so: cannot open shared object file: No such file or directory
   warn(f"Failed to load image Python extension: {e}")
3. AttributeError: module ‘torch._C’ has no attribute ‘_cuda_setDevice’

这些个问题的原因基本都是 cuda 版本与 torch*不匹配，或者 torch与torchvision 不匹配等，它们的解决办法都一样。

• 建议重新创建一个环境（当然你也可以卸载所有与torch相关的依赖包，然后在原有环境上修复）
• 接下来按照下面的思路。

---

1. 创建新环境并激活

conda create -n test python=3.8
conda activate test (source activate test)

---

2. 查看机器支持的CUDA版本

• nvidia-smi
  
  该电脑可以支持最高CUDA版本为11.7，驱动可以向下兼容，所以小于等于11.7的CUDA版本都可以安装。

---

3. 安装 cuda、cuDNN、pytorch、torchvision、torchaudio（两种方式）

3.1 pip 安装 （这个我跑通了，所以推荐这种方法）

可以直接运行这条命令下载PyTorch相应版本：

pip install torch==x.x.x+cu113 torchvision==x.x.x+cu113 torchaudio==x.x.x+cu113 -f \
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

因为我的CUDA版本用的11.4，但是下面3.3中没有找到11.4相关的，由于向下兼容，我选择了11.3。所以下载CUDA版本需要加上+cu113，但是有的版本没有区分CPU和CUDA，不需要加+cu113（其他版本类似，如+cu111等），建议先加上，不行再去掉。

• 对应的 x.x.x 参考 3.3 内容进行选择，选择之后如下
• 觉得下载的很慢，可以加个 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0+cu113 -f \
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 如果对于torchaudio没需求，可以把它去掉。

---

3.2 conda 安装

这个貌似不用加上cu113–默认cuda版本（好像不太确定），使用 conda 安装CUDA Toolkit、PyTorch、torchvision和torchaudio：

conda install torch==x.x.x torchvision==x.x.x torchaudio==x.x.x cudatoolkit=x.x -c python

如果想用国内镜像，conda需要添加通道，推荐使用清华源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

然后把上边的命令后的-c python删除：

conda install torch==x.x.x torchvision==x.x.x torchaudio==x.x.x cudatoolkit=x.x

而对应的 x.x.x 参考 下面 3.3 内容 进行选择。

3.3 版本匹配选择

• CUDA与cuDNN对应版本，参考来源：cuDNN Archive
  
• cuda、cudatoolkit 与 torch
  
• PyTorch与torchvision、Python对应版本，参考来源：Pytorch
  
• PyTorch与torchaudio、Python对应版本，参考来源：github
  

参考

【1】https://blog.csdn.net/qq_42026580/article/details/126538010