PyTorchCUDA环境配置及安装的步骤（图⽂教程）⽬录
Pytorch版本介绍
安装NVIDIA显卡驱动程序
确认项⽬所需torch版本
安装CUDA
下载
安装
安装cuDNN
下载
安装
安装PyTorch
python安装教程非常详细
在线安装
离线安装
确认环境是否配置成功
参考及引⽤
Pytorch版本介绍
torch：1.6
CUDA：10.2
cuDNN：8.1.0
安装 NVIDIA 显卡驱动程序
⼀般电脑出⼚/装完系统会⾃动安装显卡驱动
如果有可直接进⾏下⼀步
下载链接
选择和⾃⼰显卡相匹配的显卡驱动
下载安装
确认项⽬所需torch版本
# pip install -
# base ----------------------------------------
Cython
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
pillow
PyYAML>=5.3
scipy>=1.4.1
tensorboard>=2.2
torch>=1.6.0
torchvision>=0.7.0
tqdm>=4.41.0
# coco ----------------------------------------
# pycocotools>=2.0
# export --------------------------------------
# packaging  # for coremltools
# coremltools==4.0
# onnx>=1.7.0
# scikit-learn==0.19.2  # for coreml quantization
# extras --------------------------------------
# thop  # FLOPS computation
# seaborn  # plotting
例如此项⽬需求torch>=1.6
在PyTorch官⽹查看与之匹配的CUDA版本
这⾥可以从conda命令看出 torch1.6 可以安装10.2版本的CUDA
torch与CUDA版本⼀定要匹配！
安装 CUDA
NVIDIA控制⾯板 -> 帮助 -> 系统信息 -> 组件
查看NVCUDA.DLL 后的参数
本机是10.2
//如果更新了显卡驱动这⾥参数可能会变⾼
下载的CUDA版本可以低于这⾥显⽰的参数但是⼀定要与torch版本匹配
下载
//上⾯的链接默认下载的是最新版本的CUDA
要下载之前版本的CUDA在上述下载页⾯下滑然后点击 ”CUDA早期版本档案”
或者直接点击跳转
选择CUDA Toolkit 10.2
选择对应操作系统版本然后点击Download ！Installer Type⼀定要选exe(local)
安装

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