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【操作与配置】Pytorch环境搭建

news 2025/9/14 21:35:18

安装显卡驱动

显卡驱动是一种软件程序，用于控制显卡硬件与操作系统之间的通信和交互。显卡驱动负责向操作系统提供有关显卡硬件的信息，以及使操作系统能够正确地控制和管理显卡的各种功能和性能。显卡驱动还包含了针对不同应用程序和游戏的优化，以提高显卡性能和图形渲染效果。更新和安装最新的显卡驱动可以提高计算机的图形性能和稳定性。

NVIDIA GeForce 驱动程序 - N 卡驱动 | NVIDIA

在官网获取你的显卡驱动，版本较低的也可下载更新程序

在这里插入图片描述

安装CUDA

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，可以利用GPU的并行计算能力加速各种应用程序，包括机器学习、图像处理、科学计算等。

Microsoft Windows 的 CUDA 安装指南 (nvidia.com)

可参照官方安装指南

CUDA Toolkit 12.5 Downloads | NVIDIA Developer

在此处下载CUDA Toolkit

在这里插入图片描述

安装cuDNN

CuDNN（CUDA Deep Neural Network）是NVIDIA为深度学习框架提供的一个GPU加速库，包括大量优化的深度学习算法和函数，能够帮助开发者在GPU上快速实现高效的深度学习模型训练和推理。CuDNN主要用于神经网络的加速计算。

现行Pytorch版本疑似内置cuDNN，无需下载

在官网按照配置下载

cuDNN 9.2.0 Downloads | NVIDIA Developer

将解压缩的文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.5

在这里插入图片描述

安装Anaconda

【操作与配置】Python：Conda+Pycharm_conda pycharm csdn-CSDN博客

安装PyTorch

PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究小组开发。它提供了一个灵活的、动态的计算图的机制，使得深度学习模型的设计和训练变得更加直观和灵活。PyTorch使用Python作为开发语言，与Python的科学计算库NumPy和科学计算库SciPy深度整合，方便用户进行数据处理和模型训练。

PyTorch支持动态计算图和静态计算图两种方式进行模型构建，用户可以根据自己的需求选择适合的方式。它还提供了大量方便的工具和库，用于构建神经网络、优化模型、处理数据等。PyTorch在学术界和工业界都有着广泛的应用，被认为是一个功能强大、易用的深度学习框架

查询你所需的conda命令，在conda中使用

Start Locally | PyTorch

在这里插入图片描述

运行代码查看pytorch版本以及cuda是否可用

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

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