适合从0开始的pytorch安装，比较详细_python cuda安装

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前言

本人综合了一些热门文章，总结了一篇针对自己配置的安装教程，如果对你也有所帮助那就再好不过了

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一、CUDA安装

（一）确认硬件

安装CUDA时，先看电脑上有没有独立的NVDIA显卡，在设备管理器中查看，如果显卡支持，接下来到回到桌面，右键-NVDIA控制面板-帮助-系统信息（win11在显示更多选项中），你会看到下图，重点是驱动程序版本512.78

点击上方的组件，可以看见3D设置中第三个行可以看出最高支持CUDA 11.6版本，进入网站官方的CUDA Toolkit版本和显卡驱动对应的表格

若当前的驱动程序版本（512.78）高于最高支持CUDA版本（11.6）对应要求的版本（452.39），那么就可以了；若低于则需要更新驱动，在Geforce Experience中。

（二）CUDA下载

给出下载地址CUDA下载地址，选择对应版本，保存地址随意。

（三）CUDA安装

若电脑没有装vs就不要勾选相应组件（visual studio intergratin），装了的可以勾选

可以将VS取消勾选

貌似v12.2版本没有samples，那先不管。

二、cuDNN安装

下载链接cuDNN Download或者cuDNN Archive | NVIDIA Developer
注册登录后为I Agree To the Terms…选项打上勾，选择第二个框中的for CUDA 11.x

选择for Windows，等待下载

下载好后解压缩

将压缩包里面的bin、include、lib文件直接复制到CUDA的安装目录下，直接覆盖安装。就是这几个放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6不同人可能会有差异

三、配置环境变量

（一）基本概念

环境变量：systemroot，通过环境变量程序就能通过它立刻找到系统目录的位置
其中的Path变量是关键，使用Win+R打开运行对话框，输入cmd就会打开命令提示符，而自己的程序无法通过运行对话框中打开。因为输入命令时系统会尝试在Path中指明的目录中查找cmd这个程序，cmd在系统本地磁盘(C:)/Windows/System32文件夹中，同时Path中也包括这个路径，所以可以直接运行。

所以通过将自己的程序的路径加入Path中就可以运行了。

（二）配置CUDA和cuDNN环境

1、打开设置，搜索环境变量，选择编辑系统环境变量（或者直接在开始菜单搜索编辑系统环境变量）

可以将系统变量备份一下，以防万一后续误操作覆盖或删除。

2、具体操作

a.在系统变量中添加

系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V11_6两个环境变量。
接下来还要在系统中添加以下5个环境变量：

1. CUDA_SDK_PATH = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6
2. CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
3. CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
4. CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
5. CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
   

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b.在Path中添加

在系统变量 PATH 的末尾添加：

1. %CUDA_LIB_PATH%
2. %CUDA_BIN_PATH%
3. %CUDA_SDK_LIB_PATH%
4. %CUDA_SDK_BIN_PATH%
   再添加如下4条（默认安装路径）：
5. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
6. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
7. C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\lib\x64
8. C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64
   

c.验证

方法一：直接打开文件夹C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\demo_suite，点击bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe。若窗口一闪而过，则键入win+r并输入cmd打开命令行窗口，将文件直接拖入窗口运行即可。
方法二：用cmd跳转到安装目录下的…\extras\demo_suite，然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe

跳转指令：
cd / --> 跳转到根目录
cd ~ --> 跳转到家目录
cd … --> 跳转到上级目录
cd ./home --> 跳转到当前目录的home目录下
cd /home/lion --> 跳转到根目录下的home目录下的lion目录
cd --> 不添加任何参数，也是回到家目录

以上两步都返回了Result=PASS即可

四、安装Anaconda

python：编程语言
Anaconda：有python编程中需要用到的工具包，有Anaconda就不用单独安装python了
pycharm/vscode编辑器：写代码和运行代码的地方

一、下载

ANACONDA官网下载地址，个人认为速度还是可以，有几个MB每秒，下载好后默认下一步，若C盘空间不够也可以选择其他位置，这里选择直接默认安装在C盘。

这一步勾选第一个框，将其直接添加到系统变量中，然后继续安装。

二、解决安装后输入python跳转到应用商店

安装好后使用Win+R打开cmd，输入python，若出现版本号即成功。若是跳转到应用商店，这是由于在环境变量中path配置了%USERPROFILE%\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps 导致。
通过输入where python查看电脑上所有python解释器所在的路径。路径优先级最高的解释器（非Anaconda所在路径）出现损坏，或由于其他原因无法显示版本。

找到文件目录C:\Users\12487\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps可见存在python.exe和python3.exe并且没法直接删除，此时直接搜索框搜索【管理应用执行别名】（英文搜app aliases）取消python和python3的勾选就好。

之后再输入python即可

三、配置虚拟环境

conda安装的虚拟环境，只会把虚拟环境的目录生成在anaconda安装目录下的env目录中，可以在Anaconda Navigator中的Create进行创建。

也可以在开始菜单的所有应用中打开

在输入conda create -n pytorch python=3.9创建一个叫做pytorch(名字可以随意取，看个人需求)的环境名。也可以通过conda create -n 新环境的名称 --clone 老环境名称来克隆一个环境。用命令conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all， 即可删除一个虚拟环境

此处选择y，即yes

最后完成，若想激活可以输入conda activate pytorch

此时左边的括号中base就变成了pytorch

通过输入pip list来查看已经安装的包

五、安装pytorch

常规下载方式：
pytorch官网最新版下载地址，可以都试试conda和pip指令下载。

conda命令直接安装之前的版本

通过分别安装torch和torchvision来代替直接安装pytorch(下载过于缓慢)下载地址
给出最新对照表链接，按照cuda11.6和python3.9举例，选择torch1.13.0和torchvision0.14.0

先下载torch(比较大，2个多GB)，选择开头为cu(即GPU)，cu116即cuda11.6版本，cp39即python3.9版本，选择win版本。可以将文件都下载桌面上。

下载torchvision(比较小)

因为Anaconda只能一层一层切换路径(cd 到下一级，cd…返回上一级)，不能直接cd到指定路径，所以将文件直接下载在桌面上方便操作。


通过cd…返回上层，输入python，import torch和torch.cuda.is>available()，若True则成功

输入pip list查看，可见已安装成功

六、选用VSCode编辑器

若使用VS Code时当前解释器环境中，输入import torch提示没安装torch库，可以采用以下方法：
1、键盘上按快捷键：Ctrl + shift + P

2、选择Python:Select Interpreter
3、选择pytorch解释器

七、总结与参考

对于pycharm的适配还请寻找另外的资料，这篇文章仅是总结，有不足之处还请多多指正。

参考：
Pytorch安装，这一篇就够了，绝不踩坑
win10下CUDA和CUDNN的安装（超详细）！亲测有效
Vscode——报错解决：Import “torch“ could not be resolved