win10 cuda11.8 和torch2.0 安装

(一) 安装cuda11.8

1）先确定cuda 版本

1. nvcc -V

复制代码

为了不污染现有开发情况，创建新的conda情况，这里我选择Python3.11版本
2) 安装cuda 11.8,由于torch2.0 现在只支持cuda11.7 和cuda 11.8

cuda 下载链接：cuda
去archve下找到11.8的版本
直接安装，起首提取在temp目次
安装好cuda后，会提示重启。重启完成后，安装成功。
cuda安装好之后，会新建两个情况变量CUDA_PATH以及CUDA_PATH_V11_8：
3) 安装cudnn

安装cuDNN，链接https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download：
找到对应这cuda 11.x window版本的cudnn
下载完成后，将压缩包解压，然后找到bin、include、lib文件夹：
复制到cuda的安装目次11.8`下：
这时间要检查体系的path变量中是否有以下的路径：

1. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin
2. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include
3. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib
4. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp

复制代码

4) 验证

• cuda 验证
  

如今验证cuda和cudnn是否是正常的，须要使用cuda的deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe进行验证，在powershell里进入，输入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\extras\demo_suite，然后输入：

1. .\bandwidthTest.exe:
4. .\deviceQuery.exe:

复制代码

(二) 安装pytorch2.0

安装指令：

1. pip3 install numpy --pre torch --force-reinstall --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118

复制代码

也可以使用当地安装包：
下载地址：
链接：点这里
提取码：ycsm

来源：https://blog.csdn.net/qq_40905284/article/details/129692061
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