CUDA安装教程【小白入门】（包含版本选择，安装失败，环境变量配置）

本文提供了一个详细的指南，帮助深度学习开发者在Windows系统上快速安装PyTorch和CUDA。我们将逐步介绍如何设置Anaconda虚拟环境、安装指定版本的PyTorch以及配置CUDA，以确保你的深度学习项目可以充分利用GPU加速。无论你是刚入门的AI爱好者还是有经验的机器学习工程师，这篇文章都将为你提供所需的一切信息，让你的开发环境配置变得轻松而无忧。

一、查找适合自己显卡驱动版本的CUDA 下载安装

如果需要安装Anaconda的可以参考一下这个帖子安装Anaconda和配置环境变量

Anaconda安装教程（超详细版）-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_61607990/article/details/129531686

win+R输入cmd打开命令行

根据图片输入查看显卡驱动版本

再到以下网址查看驱动所支持的最大CUDA版本

CUDA 12.3 Update 2 Release Notes (nvidia.com)https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html博主的是11.8版本

再进入以下网址查看支持CUDA11.8的PyTorch的版本，这里是最新版本

Previous PyTorch Versions | PyTorchhttps://pytorch.org/get-started/previous-versions/

点击以下链接进入CUDA官网

CUDA Toolkit 12.3 Update 2 Downloads | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-downloads

安装CUDA

根据之前查看的版本选择

下载好后打开，然后选择安装目录，然后会自动打开安装程序

下一步

如果与博主一样下载进度一直为0的，可以下载另一个选项local版本

二、安装失败问题解决
如果安装失败的【博主推荐自定义安装，然后在安装错误时，就取消勾选Nsight VSE、Nsight computer和Visual Studio Intergration，然后就能安装了】

三、环境变量配置

将环境变量添加到PATH中

接着打开cmd运行nvcc -V，有版本信息说明就是安装成功