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针对已经安装好的Windows11系统先检查Nvidia驱动和使用的CUDA版本情况。先打开Windows PowerShell通过nvidia-smi命令查看GPU的情况结果如下图1所示从结果中可知使用的CUDA版本为12.8。 图1检测安装好的CUDA版本情况 然后通过Pytorch官网https://pytorch.org/查看目前Pytorch的稳定版本支持的CUDA版本从下图2中可以发现最高支持的CUDA是12.6。因此需要降低已经安装Nvidia驱动的CUDA版本。 图2Pytorch和CUDA的匹配情况 我的方法是重新安装包含CUDA12.6的NVIDIA Studio驱动。CUDA版本和驱动的匹配情况可以通过下面的链接查看。从图3的结果中可以知道可以选择560、561等版本的驱动。https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 图3CUDA版本和驱动的匹配情况 可以通过直接搜索对应的版本然后直接下载对应的版本情况如下图4所示 图4版本560.94的Nvidia驱动 也可以通过https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/网站搜索可以使用的驱动并下载图5展示的是搜索到的可用的Nvidia Studio驱动深度学习计算建议安装Nvidia Studio类型的驱动。这次选择的驱动版本为560.81。 图5搜索到的Nvidia Studio驱动 下载560.81版本的Nvidia Studio后直接安装即可Nvidia会自动对已经安装的驱动进行必要的替换。安装完成后重新使用nvidia-smi后可见CUDA的版本已经为12.6。如图6所示。 图6查看新的CUDA版本 2: 安装Python
Python的安装可以通过Anaconda来完成Anaconda的下载链接如下https://www.anaconda.com/download/success下载界面如下图7所示选择下载Windows版本对应的安装程序。 图7Anaconda下载界面 安装Anaconda完成后打开应用后的界面如下图8所示 图8Anaconda应用界面 在安装好的Python应用中针对Pytorch创建一个新的环境用于安装Pytorch相关的库。图9展示的是创建了名字为Pytorch26的新环境用于后续安装Pytorch2.6版本。 图9在Anaconda中创建新的Python环境 3: 安装GPU版本的Pytorch
通过安装Anaconda时同步安装的Anaconda Prompt来安装GPU版本的Pytorch。需要先通过activate Pytorch26命令激活新建的Pytorch26。然后通过pip相关的命令进行Pytorch安装。安装命令可以通过图10中直接复制。 图10获取安装Pytorch的命令行 安装Pytorch时在Anaconda Prompt需要运行的命令行下如图11所示图12展示了已经成功安装的相关库。 图11在Anaconda Prompt需要运行的命令 图12已经成功安装的相关库 在安装成功后可以打开Python的JupyterLab应用来查看Pytorch26环境中是否已经成功安装GPU版本的Pytorch。命令和对应的结果如图13所示可以发现已经成功安装了GPU版本的Pytorch2.6。 图13检查是否成功安装GPU版本的Pytorch
