1. 安装anaconda3,版本选择新的就行
  2. 打开anaconda prompt创建虚拟环境conda create -n pytorch_gpu python=3.9,pytorch_gpu是环境名称,可自行选取,python=3.9是选择的python版本,可自行选择,conda会自动下载选择的python版本
  3. 打开cmd按照下图输入查看显卡驱动版本

  4. 查看显卡驱动版本与cuda兼容版本



    (链接:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
  5. 选择合适的cuda版本,比如我这里驱动版本为457,那么可以选择任何比457小的cuda版本。(我这里>=457的都用不了)
  6. 接下来去pytorch官网(https://pytorch.org/get-started/previous-versions
  • 先进入自己创建的虚拟环境
  • 在pytorch官网中找到匹配自己cuda版本的conda命令复制到自己的conda环境下安装(这一步没必要切换源,我从官网直接下每次都成功了)
  • 安装结束执行torch.cuda.available()返回true则成功

补充

  • 每必要按照大部分网上的教程安装cuda再安装cudann,因为pytorch官网的conda命令包含了cudatoolkit

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