【2024保姆级图文教程】深度学习GPU环境搭建：Win11+CUDA 11.7+Pytorch1.12.1+Anaconda 深度学习环境配置

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本文目录

• 1、查看显卡驱动以及对应CUDA等版本
• • 1.1 查看显卡驱动
  • 1.2 查看Python版本或者Conda版本
  • 1.3 显卡驱动和CUDA版本对应的关系
  • 1.4 Pytorch和Python对应的版本
  • 1.5 Pytorch和CUDA对应的版本
• 2、下载和安装CUDA
• • 2.1 下载CUDA
  • 2.2 安装CUDA
• 3. 安装cuDANN
• 4. 安装Pytorch
• • 4.1 查看对应版本
  • 4.2 安装Anaconda
  • 4.3 安装虚拟环境
  • 4.4 安装Pytorch
• 总结

1、查看显卡驱动以及对应CUDA等版本

1.1 查看显卡驱动

输入命令 nvidia-smi，查看对应的版本。

可以看到我这里的 显卡驱动是 527.99，CUDA的版本是12.0。

1.2 查看Python版本或者Conda版本

可能有些朋友已经装了对应的Python版本和Conda了，我们先查看一下对应的版本。

1.3 显卡驱动和CUDA版本对应的关系

显卡驱动版本为：Driver Version: 527.99，CUDA 的版本为：CUDA Version 12.0，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。

1.4 Pytorch和Python对应的版本

1.5 Pytorch和CUDA对应的版本

2、下载和安装CUDA

2.1 下载CUDA

我们去CUDA官网下载 ：/cuda-toolkit-archive

根据自己的需求设定下载的版本即可。

2.2 安装CUDA

CUDA下载之后，选择安装如下：

这里我遇到了提示老版本驱动的提示，但是应该是可以安装的，我们继续安装。

当然，也可以打开英伟达驱控制面板，查看对应的版本。

也就是最好可以装一个如下的对应版本的CUDA驱动，当然，向下兼容，所以11.7应该也是可以。

接着进行精简安装。

等待安装即可。

然后CUDA的环境变量是默认帮我们设置好的，我们可以在命令行输入 nvcc --version查看看CUDA版本了。

3. 安装cuDANN

然后我们去安装cuDANN，打开网址：

/rdp/cudnn-archive

找到对应的版本下载即可。

然后我们把下载的文件解压缩，放入CUDA中。

放到CUDA的目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin 中。

然后再在目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\extras\demo_suite 中跑如下的命令：

.\bandwidthTest.exe
.\deviceQuery.exe

来验证是否安装成功。

注意需要在这个路径下启动cmd执行exe文件，得到pass就代表成功了。

4. 安装Pytorch

4.1 查看对应版本

CUDA和Pytorch对应版本如下：

Pytorch和Python版本：

根据 CUDA 11.7 版本查看 Pytorch对应版本为 12.1.1，然后根据 Pytorch12.1.1版本查看Python对应的版本为 >=3.7 到 <=3.10 ，可以使用Python3.8案例。

4.2 安装Anaconda

网上有很多安装Anaconda的教程，博主也有相关教程，大家可以自行搜索，这里不做赘述。

但是大家Anaconda可能没有使用国内的清华源，这里大家在cmd命令行中输入以下命令即可：

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

效果如下图所示。

4.3 安装虚拟环境

打开Anaconda命令行。

conda create -n pytorch1 python=3.8.8

接下来等待安装即可。

然后激活刚刚创建好的pytroch1环境，命令如下：

conda activate pytorch1

如果没换清华源的，可以在这里继续换清华源：

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

4.4 安装Pytorch

打开网址：/

此时网址下载的是CUDA11.8了，比较新，CUDA旧的版本可以去官网里面找。

这里给出11.7的对应命令。

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

命令有两个，第一个是用清华源，第二个是国外，建议第一个快很多。

如果你使用国内源的时候，出现了很多问题，比如
问题一：solving environment: failed with initial frozen solve
问题二：sovling environment：一直转圈圈
这样的问题真的很难受，但是大概率是用了国内源，比如阿里等。

所以可以直接用国外命令安装，就是上面的第二条命令。

ok，然后输入命令查看是否安装成功。

如果输出true就成功了，但是我又一次踩了坑，逆天了我只能说。

开始找解决方案。

直觉告诉我是装cuda有问题，我直接查了一下，原来装成cpu版本了，不知道这个是不是概率性事件，明明我之前这么装是没问题的。ok，又是逆天了家人们，别着急，找到问题了就好解决了。

上命令，直接卸载cpu版本的pytorch：

conda uninstall pytorch

换个命令来试试

pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1
//此步有问题！！我们用的11.7cuda，不能装2.0的torch！！！ok也是逆天了家人们，大家直接往下看。

使用pip命令应该是没问题的。

大家可以去这个网站找自己对应的版本的安装：
/get-started/previous-versions/

学编程的，千万不要怕遇到问题，有bug直接解决就是了！干！！

按道理可能大家都可以了，但是我还是不行，ok，锻炼心态了。

回头检查了一下，可能是pytorch版本和cuda版本没对应上，现在换个1.13.1的pytorch试试。哥们也是醉了，试试最后一次，这个真的锻炼心态，还好我网速快，下载东西不慢nnd。

命令：

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

开搞！！

ok，皇天不负有心人，奥利给！

总结

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