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2024.9最新：CUDA安装，pytorch库安装

news 2026/4/3 5:30:36

目录

一、CUDA安装

1.查看自己电脑适配的CUDA的最高版本

2.安装CUDA

3.检查环境变量是否配置，安装是否成功

二、pytorch库安装

1.pytorch库下载

2.选择合适的版本

3.查看版本

一、CUDA安装

1.查看自己电脑适配的CUDA的最高版本

  • 在命令提示符里输入nvidia-smi
  • 表格右上角显示的CUDA版本是该电脑适配的最高版本
  • 一般下载比该版本低一点的版本，因为会更稳定

 

2.安装CUDA

CUDA下载地址：

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

  • 自选版本下载，我下载的是11.8.0版本的

  • 选择windows，x86，win10，一般选择local本地下载
  • 推荐使用迅雷下载，浏览器下载很慢

  • 选择默认路径即可

  • 正在安装

  • 自动检查系统兼容性

  • 选择自定义安装

  • 第一次安装全选

  • 使用默认位置即可，放c盘就行，尽量不要放d，e盘

  • 下一步，直到安装完成

 

3.检查环境变量是否配置，安装是否成功

  • 可以在命令提示符输入set cuda 来查看环境变量是否配置

  • 也可以在系统变量里查看有无上面的路径

  • 最后在命令提示符输入nvcc -V 或者 nvcc --version查看安装好的CUDA版本及其信息

 

二、pytorch库安装

1.pytorch库下载

  • 复制下方红框里的网址

  • 进入网页之后下滑找到torch，点击进入

 

2.选择合适的版本

  • 按ctrl+f搜索网页内容，
  • 找到符合条件的torch版本进行安装
    • cp表示python解释器的版本，需要与自己所用的解释器版本一致
    • cu表示CUDA版本，可以比自己下载的CUDA版本低
    • torch选择1.0的版本，不要选择2.0及以后的版本

 

3.查看版本

  • 安装好了之后在命令提示符里输入pip list 即可查看python解释器安装的所有的第三方库
  • 出现该行即安装成功

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