Windows系统搭建CUDA-cuDNN-Conda-Pytorch平台

With_no_NVIDIA。

---

# 序

鼠鼠我啊，根本就没有N卡捏。只能记录以下搭建姿势。

# Windows下安装配置anaconda

在官网下载对应系统的可执行文件.exe后进行安装，安装完成后若想使用 CMD 操作 Conda ，那么需要将以下路径配置到环境变量:

X\anaconda
X\anaconda\Library\bin
X\anaconda\Scripts

此外(与上文无关)，值得注意的是，在新建环境时(或新建环境后)需指定安装 python ，否则环境根目录 envs/环境名/ 将不会存在python.exe。

conda create -n 环境名 python=3.11.4
# (新建环境时没指定安装python)进入环境
conda install python=3.11.4

# Windows下结合Conda搭建CUDA平台

1.通过Conda新建虚拟环境

# 通过Anaconda Prompt新建虚拟环境
conda create -n NAME python=3.11

# 其他Conda命令
# 激活环境
conda activate NAME
# 退出环境
conda deactivate
# 删除环境
conda remove -n NAME --all
# 查看所有conda创建的虚拟环境
conda env list

2.在Pycharm中配置Conda

详见此处。

3.安装CUDA

首先在NVIDIA CONTROL PANEL中获取硬件的CUDA版本:

然后在搜索引擎中搜索并进入CUDA TOOLKIT官方页面。随后在下载页面中找到对应版本的安装包，下载并安装。值得注意的是，在安装选项中应选择自定义安装，随后仔细确认各类安装组件的版本是否低于系统当前版本。若低于当前版本，则取消安装该项目(取消前面的对号)。

最后，留意CUDA的安装路径。

3.安装cuDNN

在搜索引擎中搜索并进入cuDNN官方页面。随后在下载页面中找到对应CUDA版本和时间(之前安装的CUDA TOOLKIT发布时间)的压缩包。将解压得到的bin、include和library文件夹移动至CUDA的安装根目录下。若提示是否覆盖，选是。

# Windows下安装Pytorch

在搜索引擎中搜索并进入Pytorch官方页面。选择Windows -> PIP -> Python -> 对应版本CUDA。在下框中得到应该执行的命令行。最后，在Anaconda Prompt中对应虚拟环境下执行该命令。

5.测试是否安装成功[OPTIONAL]

import torch
print('torch.__version__')