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2、点击安装程序进行安装
选择默认路径即可(只是个临时提取安装程序的文件夹)
选择自定义安装
将Visual Studio Integration选项取消(没什么用而且会影响下载)
确定安装路径(可以修改,最好记住)
等待安装即可
安装完成后查看一下是否有环境变量,没有自己手动添加
CUDA_PATH
CUDA_PATH_V12_3
测试环境是否安装成功
打开cmd,输入
nvcc -V
查看cuda版本
输入
set cuda
查看环境变量
如上两图即为下载成功!
要成功运行cuda架构,所需的pytorch版本必须与python和cuda版本对应,以下为cuda与pytorch对应关系
cuda与pytorch版本对应表
CUDA版本 | 可用PyTorch版本 |
---|---|
7.5 | 0.4.1 ,0.3.0, 0.2.0,0.1.12-0.1.6 |
8.0 | 1.1.0,1.0.0 ,0.4.1 |
9.0 | 1.1.0,1.0.1, 1.0.0,0.4.1 |
9.2 | 1.7.1,1.7.0,1.6.0,1.5.1,1.5.0,1.4.0,1.2.0,0.4.1 |
10.0 | 1.2.0,1.1.0,1.0.1 ,1.0.0 |
10.1 | 1.7.1,1.7.0,1.6.0,1.5.1,1.5.0, 1.4.0,1.3.0 |
10.2 | 1.12.1,1.12.0,1.11.0,1.10.1,1.10.0,1.9.1,1.9.0,1.8.1,1.8.0,1.7.1,1.7.0,1.6.0,1.5.1,1.5.0 |
11.0 | 1.7.1,1.7.0 |
11.1 | 1.8.0 |
11.3 | 1.12.1,1.12.0,1.11.0,1.10.1,1.10.0,1.9.1,1.9.0,1.8.1,1.8.0 |
11.6 | 1.13.1,1.13.0,1.12.1,1.12.0 ,1.13.1 |
11.7 | 1.13.1,1.13.0,1.13.1 ,2.0.0,2.0.1 |
11.8 | 1.13.1,1.13.0 ,2.0.0,2.0.1,2.1.0 |
12.1 | 2.1.0,2.0.1,2.0.0 |
版本大致按照这个表格对应,最新的cuda12.3版本亲测可以兼容pytorch2.0.0,其余未知,参考官网Previous PyTorch Versions | PyTorch
pytorch与python对应关系
python与pytorch,torchvision版本对应表
torch | torchvision | python |
---|---|---|
<=1.0.1 | 0.2.2 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
1.1.0 | 0.3.0 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
1.2.0 | 0.4.0 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
1.3.0 | 0.4.1 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
1.3.1 | 0.4.2 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
1.4.0 | 0.5.0 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
1.5.0 | 0.6.0 | ==2.7, >=3.5, <=3.8 |
1.5.1 | 0.6.1 | ==2.7, >=3.5, <=3.8 |
1.6.0 | 0.7.0 | >=3.6, <=3.8 |
1.7.0 | 0.8.0 | >=3.6, <=3.8 |
1.7.0 | 0.8.1 | >=3.6, <=3.8 |
1.7.1 | 0.8.2 | >=3.6, <=3.9 |
1.8.0 | 0.9.0 | >=3.6, <=3.9 |
1.8.1 | 0.9.1 | >=3.6, <=3.9 |
1.9.0 | 0.10.0 | >=3.6, <=3.9 |
1.9.1 | 0.10.1 | >=3.6, <=3.9 |
1.10.0 | 0.11.0 | >=3.6, <=3.9 |
1.10.1 | 0.11.1 | >=3.6, <=3.9 |
1.11.0 | 0.12.0 | >=3.6, <=3.9 |
1.11.1 | 0.12.1 | >=3.6, <=3.9 |
1.12.0 | 0.13.0 | >=3.7, <=3.10 |
1.12.1 | 0.13.1 | >=3.7, <=3.10 |
1.13.0 | 0.14.0 | >=3.7, <=3.10 |
1.13.1 | 0.14.1 | >=3.7, <=3.10 |
2.0.0 | 0.15.0 | >=3.8, <=3.11 |
2.0.1 | 0.15.1 | >=3.8, <=3.11 |
本人使用的是python3.10和cuda12.3,根据表格,故选择了下载pytorch2.00版本
pytorch一般有两种安装方式,一种是直接运行官网的安装代码,另外一种是使用国内的镜像(推荐)
做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。
别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。
我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。
(1)Python所有方向的学习路线(新版)
这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
最近我才对这些路线做了一下新的更新,知识体系更全面了。
(2)Python学习视频
包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频,总共100多个,虽然没有那么全面,但是对于入门来说是没问题的,学完这些之后,你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。
(3)100多个练手项目
我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了,只是里面的项目比较多,水平也是参差不齐,大家可以挑自己能做的项目去练练。
(4)200多本电子书
这些年我也收藏了很多电子书,大概200多本,有时候带实体书不方便的话,我就会去打开电子书看看,书籍可不一定比视频教程差,尤其是权威的技术书籍。
基本上主流的和经典的都有,这里我就不放图了,版权问题,个人看看是没有问题的。
(5)Python知识点汇总
知识点汇总有点像学习路线,但与学习路线不同的点就在于,知识点汇总更为细致,里面包含了对具体知识点的简单说明,而我们的学习路线则更为抽象和简单,只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。
(6)其他资料
还有其他的一些东西,比如说我自己出的Python入门图文类教程,没有电脑的时候用手机也可以学习知识,学会了理论之后再去敲代码实践验证,还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等,这些都是可以送给粉丝们的东西。
这些都不是什么非常值钱的东西,但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错,你要是用得到的话都可以直接抱走,关注过我的人都知道,这些都是可以拿到的。
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。
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