上面显示显卡驱动版本为：Driver Version: 527.47，CUDA 的版本为：CUDA Version 12.0，我们也可以根据显卡版本选择其他版本的 CUDA，因为 Driver Version: 527.47 >= 522.06，所以向下兼容，此案例以 CUDA 11.7 版本为安装案例。

CUDA工具版本	Linux驱动版本(x86/64)	Windows驱动版本(x86/64)
CUDA 11.8 GA	>=520.61.05	>=522.06
CUDA 11.7 更新1	>=515.48.07	>=516.31
CUDA 11.7 GA	>=515.43.04	>=516.01
CUDA 11.6 更新2	>=510.47.03	>=511.65
CUDA 11.6 更新1	>=510.47.03	>=511.65
CUDA 11.6 GA	>=510.39.01	>=511.23
CUDA 11.5 更新2	>=495.29.05	>=496.13
CUDA 11.5 更新1	>=495.29.05	>=496.13
CUDA 11.5 GA	>=495.29.05	>=496.04
CUDA 11.4 更新4	>=470.82.01	>=472.50
CUDA 11.4 更新3	>=470.82.01	>=472.50
CUDA 11.4 更新2	>=470.57.02	>=471.41
CUDA 11.4 更新1	>=470.57.02	>=471.41
CUDA 11.4.0 GA	>=470.42.01	>=471.11
CUDA 11.3.1 更新1	>=465.19.01	>=465.89
CUDA 11.3.0 GA	>=465.19.01	>=465.89
CUDA 11.2.2 更新2	>=460.32.03	>=461.33
CUDA 11.2.1 更新1	>=460.32.03	>=461.09
CUDA 11.2.0 GA	>=460.27.03	>=460.82
CUDA 11.1.1 更新1	>=455.32	>=456.81
CUDA 11.1 GA	>=455.23	>=456.38
CUDA 11.0.3 更新1	>= 450.51.06	>= 451.82
CUDA 11.0.2 GA	>= 450.51.05	>= 451.48
CUDA 11.0.1 RC	>= 450.36.06	>= 451.22
CUDA 10.2.89	>= 440.33	>= 441.22
CUDA 10.1 (10.1.105发行版与更新)	>= 418.39	>= 418.96
CUDA 10.0.130	>= 410.48	>= 411.31
CUDA 9.2 (9.2.148 更新1)	>= 396.37	>= 398.26
CUDA 9.2 (9.2.88)	>= 396.26	>= 397.44
CUDA 9.1 (9.1.85)	>= 390.46	>= 391.29
CUDA 9.0 (9.0.76)	>= 384.81	>= 385.54
CUDA 8.0 (8.0.61 GA2)	>= 375.26	>= 376.51
CUDA 8.0 (8.0.44)	>= 367.48	>= 369.30
CUDA 7.5 (7.5.16)	>= 352.31	>= 353.66
CUDA 7.0 (7.0.28)	>= 346.46	>= 347.62

2. 安装CUDA

2.1下载CUDA

下载 CUDA 11,.7 版本
下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2.2. 安装CUDA

选择程序安装

第一个路径默认（后面系统会自动删掉），选择精简，这里建议默认安装，也可手动安装，但是要记得自己安装的位置，因为后面需要配置系统环境变量

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-oB3QfHVD-1665490107623)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20221006162051844.png)]$

配置环境变量

安装完成后，就需要我们配置Cuda的环境变量了，我们在计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9_0两个环境变量，安装好后，自动默认帮我们设置好了这2个环境变量（版本号对应用户所下载的版本号）：

安装完毕在命令行输入 nvcc --version，可以看到我安装的是11.7

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hxJP9Gyg-1665490107623)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20221006162540151.png)]$

3. 安装cuDANN

下载 CUDA 11,.7 版本对应的 cuDANN
下载官网： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

解压cuDANN的压缩包发现里面会有三个文件夹 bin,include,lib，将它们复制到cuda安装下面C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.17，这是默认的路径

在这里插入图片描述

在路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\extras\demo_suite中，用cmd运行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe，如果得到两个PASS就证明成功了，如图。

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-NfmKHKi5-1665490107626)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20221006163113441.png)]$

4. 选择 CUDA 对应的Pytorch、Pytorch 对应的Python

查看对应版本关系详细见：https://blog.csdn.net/qq_41946216/article/details/129476095?spm=1001.2014.3001.5501

根据 CUDA 11.7 版本查看 Pytorch的对应版本为 12.1.1，再根据 Pytorch12.1.1版本查看Python对应的版本为 >=3.7 到 <=3.10 ，此处选择Python3.8案例。

5.安装Python环境（安装Anaconda 或 Miniconda）

因安装 Anaconda 或 Miniconda可以使用多个Python版本的环境，此处安装Miniconda为案例，版本为Miniconda3-py38 4.9.2-Windows-x86 64.exe，其中Python版本为3.8。

5.1 安裝Anaconda3

Anaconda3清华大学开源镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
安装过程见：https://blog.csdn.net/qq_41946216/article/details/129478882?spm=1001.2014.3001.5502

5.2 安装Miniconda

Miniconda清华大学开源镜像：https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/miniconda/
安装过程见：https://blog.csdn.net/qq_41946216/article/details/129481760?spm=1001.2014.3001.5501

6.安装虚拟环境（如只需一个python环境此步可忽略）

6.1打开这个Anaconda Prompt应用

进入之后是以（base）开头

6.2 创建虚拟环境

执行：conda create -n pytorch python=3.8.5

6.3 激活环境

执行：conda activate pytorch

6.4 配置清华镜像源（此步可省略）

此处详细见 Miniconda的下载安装和配置详解--配置镜像步骤


conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set ssl_verify false

7、安装pytorch

7.2 进入官网获取安装命令

官网：https://pytorch.org/

7.2 进入虚拟环境，执行安装

# conda active envName，如：conda active pytorch

如果不使用虚拟环境安装则此步骤可以省略

安装方式一：

获取对应pytorch安装命令

打开 Anaconda Prompt，执行 conda activate pytorch 进入虚拟环境pytorch

执行命令：conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia ，执行此命令是下载最新版本 pytorch torchvision torchaudio
注意：如果使用配置的清华镜像源，则需去掉 -c pytorch 和 -c nvidia ，否则会强制从官网下载会比较慢

安装方式二：

根据需要按版本选择（pytorch版本见上面 4、选择 CUDA 对应的Pytorch、Pytorch 对应的Python）

打开 Anaconda Prompt，执行 conda activate pytorch 进入虚拟环境pytorch

执行命令：conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
注意：如果使用配置的清华镜像源，则需去掉 -c pytorch 和 -c nvidia ，否则会强制从官网下载会比较慢