? ? ? ? 最近訓(xùn)練模型跑代碼需要用到nvidia的cuda架構(gòu)加速，結(jié)果網(wǎng)上幾乎找不到什么能直接解決問(wèn)題的教程，最后東拼西湊了幾個(gè)小時(shí)才搭建完成，所以想整理出這篇集百家之精華的教程，防止自己以后太久不用忘記了。
? ? ? ? 首先的先知道配置好這些環(huán)境需要準(zhǔn)備好哪些東西：
- 帶有英偉達(dá)顯卡的電腦（不是英偉達(dá)的也不會(huì)來(lái)找cuda吧，hh）
- gpu版的pytorch（pip直接下的都是cpu版的，所以用不了）
- 適配顯卡的cuda架構(gòu)
一、安裝CUDA
1、了解CUDA版本
? ? 桌面右鍵打開(kāi)nvidia控制面板->點(diǎn)擊左下角系統(tǒng)信息->點(diǎn)擊組件，查看第三行產(chǎn)品名稱(chēng)，為自己電腦所能兼容的最高的cuda版本（如我的電腦最高能兼容12.3版本）
2、安裝CUDA
1、進(jìn)入官網(wǎng)，下載對(duì)應(yīng)的安裝程序
2、點(diǎn)擊安裝程序進(jìn)行安裝
?選擇默認(rèn)路徑即可（只是個(gè)臨時(shí)提取安裝程序的文件夾）
選擇自定義安裝
將Visual Studio Integration選項(xiàng)取消（沒(méi)什么用而且會(huì)影響下載）
確定安裝路徑（可以修改，最好記?。?img src="https://imgs.yssmx.com/Uploads/2023/12/767153-7.png" alt="cuda12.3安裝pytorch,深度學(xué)習(xí),pycharm,pytorch,深度學(xué)習(xí),ide,python" referrerpolicy="no-referrer" />
等待安裝即可
安裝完成后查看一下是否有環(huán)境變量，沒(méi)有自己手動(dòng)添加
CUDA_PATH
CUDA_PATH_V12_3
測(cè)試環(huán)境是否安裝成功
打開(kāi)cmd，輸入
nvcc -V查看cuda版本
輸入
set cuda查看環(huán)境變量
如上兩圖即為下載成功！
二、安裝Pytorch
1、了解對(duì)應(yīng)的pytorch版本
要成功運(yùn)行cuda架構(gòu)，所需的pytorch版本必須與python和cuda版本對(duì)應(yīng)，以下為cuda與pytorch對(duì)應(yīng)關(guān)系
| CUDA版本 | 可用PyTorch版本 |
|---|---|
| 7.5 | 0.4.1 ，0.3.0， 0.2.0，0.1.12-0.1.6 |
| 8.0 | 1.1.0，1.0.0 ，0.4.1 |
| 9.0 | 1.1.0，1.0.1, 1.0.0，0.4.1 |
| 9.2 | 1.7.1，1.7.0，1.6.0，1.5.1，1.5.0，1.4.0，1.2.0，0.4.1 |
| 10.0 | 1.2.0，1.1.0，1.0.1 ,1.0.0 |
| 10.1 | 1.7.1，1.7.0，1.6.0，1.5.1，1.5.0， 1.4.0，1.3.0 |
| 10.2 | 1.12.1，1.12.0，1.11.0，1.10.1，1.10.0，1.9.1，1.9.0，1.8.1，1.8.0，1.7.1，1.7.0，1.6.0，1.5.1，1.5.0 |
| 11.0 | 1.7.1，1.7.0 |
| 11.1 | 1.8.0 |
| 11.3 | 1.12.1，1.12.0，1.11.0，1.10.1，1.10.0，1.9.1，1.9.0，1.8.1，1.8.0 |
| 11.6 | 1.13.1，1.13.0，1.12.1，1.12.0 ，1.13.1 |
| 11.7 | 1.13.1，1.13.0，1.13.1 ，2.0.0，2.0.1 |
| 11.8 | 1.13.1，1.13.0 ，2.0.0，2.0.1，2.1.0 |
| 12.1 | 2.1.0，2.0.1，2.0.0 |
版本大致按照這個(gè)表格對(duì)應(yīng)，最新的cuda12.3版本親測(cè)可以兼容pytorch2.0.0，其余未知，參考官網(wǎng)Previous PyTorch Versions | PyTorch
pytorch與python對(duì)應(yīng)關(guān)系
| torch | torchvision | python |
|---|---|---|
| <=1.0.1 | 0.2.2 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
| 1.1.0 | 0.3.0 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
| 1.2.0 | 0.4.0 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
| 1.3.0 | 0.4.1 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
| 1.3.1 | 0.4.2 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
| 1.4.0 | 0.5.0 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
| 1.5.0 | 0.6.0 | ==2.7, >=3.5, <=3.8 |
| 1.5.1 | 0.6.1 | ==2.7, >=3.5, <=3.8 |
| 1.6.0 | 0.7.0 | >=3.6, <=3.8 |
| 1.7.0 | 0.8.0 | >=3.6, <=3.8 |
| 1.7.0 | 0.8.1 | >=3.6, <=3.8 |
| 1.7.1 | 0.8.2 | >=3.6, <=3.9 |
| 1.8.0 | 0.9.0 | >=3.6, <=3.9 |
| 1.8.1 | 0.9.1 | >=3.6, <=3.9 |
| 1.9.0 | 0.10.0 | >=3.6, <=3.9 |
| 1.9.1 | 0.10.1 | >=3.6, <=3.9 |
| 1.10.0 | 0.11.0 | >=3.6, <=3.9 |
| 1.10.1 | 0.11.1 | >=3.6, <=3.9 |
| 1.11.0 | 0.12.0 | >=3.6, <=3.9 |
| 1.11.1 | 0.12.1 | >=3.6, <=3.9 |
| 1.12.0 | 0.13.0 | >=3.7, <=3.10 |
| 1.12.1 | 0.13.1 | >=3.7, <=3.10 |
| 1.13.0 | 0.14.0 | >=3.7, <=3.10 |
| 1.13.1 | 0.14.1 | >=3.7, <=3.10 |
| 2.0.0 | 0.15.0 | >=3.8, <=3.11 |
| 2.0.1 | 0.15.1 | >=3.8, <=3.11 |
本人使用的是python3.10和cuda12.3，根據(jù)表格，故選擇了下載pytorch2.00版本
2、安裝pytorch
pytorch一般有兩種安裝方式，一種是直接運(yùn)行官網(wǎng)的安裝代碼，另外一種是使用國(guó)內(nèi)的鏡像（推薦）
（1）官網(wǎng)安裝
進(jìn)入官網(wǎng)Start Locally | PyTorch
選擇安裝方式（conda/pip）
選擇對(duì)應(yīng)cuda版本
然后復(fù)制紅框內(nèi)代碼，在pycharm終端運(yùn)行
最后終端顯示successfully installed即為成功
如要下載歷史版本，進(jìn)入官網(wǎng)Previous PyTorch Versions | PyTorch??????
在里面查找相應(yīng)版本的安裝指令即可
（2）國(guó)內(nèi)鏡像網(wǎng)站安裝（推薦）
? ? ? ? 在官網(wǎng)安裝速度相對(duì)較慢，而且受?chē)?guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)影響可能會(huì)安裝失敗，相比較而言用國(guó)內(nèi)的鏡像網(wǎng)站能大大提高成功率，既快速又簡(jiǎn)捷，下面展示鏡像網(wǎng)站的安裝方式
進(jìn)入鏡像網(wǎng)站download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
選擇合適的版本，注意一定要選擇cu開(kāi)頭的才是gpu版本
torch后面的數(shù)字是torch版本，cp后是對(duì)應(yīng)的python版本，還要注意操作系統(tǒng)
下載好后放置在一個(gè)文件夾中，如圖所示
在pycharm終端進(jìn)入到該路徑下運(yùn)行代碼：pip install "文件名"?進(jìn)行安裝
安裝好后進(jìn)行檢驗(yàn)，打開(kāi)file->settings->project->python interpreter,查看是否有torch
版本后綴一定得是'cu***'才是gpu版
（3）檢驗(yàn)CUDA
最后再檢驗(yàn)一下能否運(yùn)行cuda
在cmd或者pycharm終端中調(diào)用python，按圖中代碼輸入
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
若輸出為T(mén)rue，那么恭喜你，cuda架構(gòu)和pytorch環(huán)境就搭建好了?。?！文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-767153.html
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到了這里，關(guān)于Pycharm搭建CUDA，Pytorch教程（匹配版本，安裝，搭建全保姆教程）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
