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Anaconda

一、安装 Miniconda🧀

官方下载地址：Anaconda

安装时务必勾选 Add Miniconda to PATH

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conda --version # 验证是否安装成功

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conda create -n myenv python=3.10   # 创建环境
conda activate myenv                # 激活环境
conda deactivate                    # 退出环境
conda env list                      # 查看环境列表

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conda install numpy pandas matplotlib   # 安装常用包
conda list | findstr numpy              # 查找已安装包

二、安装 CUDA Toolkit🧀

CUDA 官方下载（历史版本）：CUDA Toolkit Archive

Danger

  • 不推荐直接使用最新 CUDA
  • CUDA 版本、显卡驱动、PyTorch 版本必须对齐
版本对齐表格
CUDA 工具包版本 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 环境 支持的 PyTorch 版本
9.2 0.4.1，1.2.0，1.4.0，1.5.0(1)，1.6.0，1.7.0(1)
10.0 1.2.0，1.1.0，1.0.0(1)
10.1 1.4.0，1.5.0(1)，1.6.0，1.7.0(1)
10.2 1.5.0(1)，1.6.0，1.7.0(1)，1.8.0(1)，1.9.0，1.10.0，1.10.1，1.11.0，1.12.0，1.12.1
11.0 1.7.0(1)
11.1 1.8.0(1)，1.9.0，1.10.0
11.3 1.8.0(1)，1.9.0，1.9.1，1.10.0，1.10.1，1.11.0，1.12.0，1.12.1
11.6 1.8.0(1)，1.9.0，1.10.0，1.12.0，1.12.1
11.7 1.12.0，1.12.1，1.13.1

三、安装 cuDNN🧀

官方下载地址：cuDNN Archive

注意：cuDNN 版本必须与 CUDA 主版本一致（11.x 对 11.x）

将 cuDNN 解压并拷贝到以下目录（以 CUDA 11.7 为例）：

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C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin

四、安装 PyTorch🧀

官方历史版本页面：Previous PyTorch Versions

比较推荐的稳定安装

  • CUDA：11.7
  • PyTorch：1.13.1
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conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

NumPy 版本对齐（非常重要）

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conda install -c conda-forge numpy=1.22.4