win11+RTX 4070Ti+CUDA12.1+cuDNN12.x+pytorch2.1 环境配置（图文教程）

教程基本信息介绍

此教程为本人安装记录，仅供参考
本教程时间：2023年12月4日
电脑信息：刃9000K-2023 i7-13700KF+RTX4070Ti
操作系统：windows11家庭版

卸载已安装的CUDA和cuDNN

 在此之前我已经安装了CUDA12.3，但pytorch不支持，所以这里我先进行卸载操作
 卸载请参考 win11 CUDA(12.3) + cuDNN(12.x) 卸载

安装CUDA与cuDNN

  安装请参考 win11+RTX4070Ti 安装 CUDA + cuDNN（图文教程）
  安装过程会有一点区别

1. 区别一
   那就是下载了，这里要去历史版本里下载 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
   安装文件我已经下载好放网盘里了，不想去官网下载的可以其这里下载
   百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1xy6nRbQjX-YeMjRSsV8vpA?pwd=r0ei
   提取码：r0ei
   
   
   
2. 区别二
   因为之前我装过了，并且卸载的时候只卸载了部分。所以这里不需要全部安装
   原则就是 当前版本 ≥ 新版本 的均不勾选
   
   
3. 区别三
   安装目录多了一个，没影响，因为此处我一直是默认，这里仍然采用默认路径
   

安装 Anaconda

Anaconda 安装参考 Win11 下 Anaconda安装详细教程(Python3.11)

安装 pytorch

1. 创建虚拟环境

conda create -n pytorch-gpu python=3.11

2. 打开官网 https://pytorch.org/get-started/locally/ 选择 pip 安装
   
   在终端中激活创建的虚拟环境，复制官网中的命令运行

# 激活环境
conda activate pytorch-gpu
# 安装命令
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

测试 pytorch 是否安装成功

import torch
import torchvision
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
torch.cuda.is_available() 
print(torch.cuda.device_count())
torch.__version__
a = torch.tensor(1.)
a.cuda()
from torch.backends import cudnn
cudnn.is_available()
cudnn.is_acceptable(a.cuda())
torchvision.__version__

输出以下结果代表安装成功