Windows10环境下Python 3.11 + PyTorch 2.01 + CUDA 11.8安装配置指南
概述
本资源提供了详细的步骤指导，帮助开发者在Windows10操作系统上成功安装Python 3.11，并配置适用于该版本Python的PyTorch 2.01以及CUDA 11.8环境。适合需要进行深度学习开发的用户，特别是那些希望在本地Windows系统上搭建稳定高效GPU加速环境的朋友们。
文档来源
本文档内容基于CSDN博客上的专业教程，旨在帮助大家避开环境配置过程中的坑点，顺利完成PyTorch与CUDA的安装。
安装前准备
- Python 3.11: 确保你的系统已安装Python 3.11，或者可以从官网下载最新版。
- Anaconda: 推荐使用Anaconda来管理Python环境，简化库的安装和版本管理。
- CUDA 11.8: NVIDIA的GPU计算工具包，对于GPU加速至关重要。
- cuDNN: 用于加速神经网络操作，需与CUDA版本兼容。
安装步骤摘要
- 环境搭建:
- 安装Anaconda，创建一个新的虚拟环境，指定Python 3.11。
- 通过Anaconda Prompt激活新建的环境。
- CUDA和cuDNN安装:
- 下载并安装CUDA 11.8，注意可能需要安装Visual Studio作为依赖。
- 获取cuDNN对应版本，解压并将文件复制到CUDA安装目录下的相应文件夹中。
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环境变量设置: 更新系统环境变量，确保CUDA的路径被正确添加。
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离线安装PyTorch: 对于网络环境受限的情况，可通过离线包安装PyTorch。下载对应版本的PyTorch wheel文件，使用pip命令安装。
- 验证安装: 安装完成后，在环境中检查PyTorch和CUDA的版本，确保GPU支持得以启用。
注意事项
- 确保所有软件版本的兼容性，特别是PyTorch版本应与所安装的CUDA版本匹配。
- 在下载资源时，选择适合自己的网络环境的下载方式，以防下载缓慢或失败。
- 步骤中涉及的每一步操作都应当仔细执行，避免因小疏忽导致的配置失败。
通过遵循上述步骤，你可以顺利地在Windows10系统上构建起一个稳定且高效的Python深度学习环境，为你的项目开发铺平道路。记住，良好的开端是成功的一半！