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1、查看显卡驱动以及对应cuda等版本
1.1 查看显卡驱动
输入命令 nvidia-smi，查看对应的版本。
可以看到我这里的 显卡驱动是 527.99，cuda的版本是12.0。
1.2 查看python版本或者conda版本
可能有些朋友已经装了对应的python版本和conda了，我们先查看一下对应的版本。
1.3 显卡驱动和cuda版本对应的关系
显卡驱动版本为：driver version: 527.99，cuda 的版本为：cuda version 12.0，也可以根据显卡版本选择其他版本的 cuda，因为 driver version: 527.47 >= 522.06，所以向下兼容，此案例以 cuda 11.7 版本为安装案例。
1.4 pytorch和python对应的版本
1.5 pytorch和cuda对应的版本
2、下载和安装cuda
2.1 下载cuda
我们去cuda官网下载 ：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
根据自己的需求设定下载的版本即可。
2.2 安装cuda
cuda下载之后，选择安装如下：
这里我遇到了提示老版本驱动的提示，但是应该是可以安装的，我们继续安装。
当然，也可以打开英伟达驱控制面板，查看对应的版本。
也就是最好可以装一个如下的对应版本的cuda驱动，当然，向下兼容，所以11.7应该也是可以。
接着进行精简安装。
等待安装即可。
然后cuda的环境变量是默认帮我们设置好的，我们可以在命令行输入 nvcc --version查看看cuda版本了。
3. 安装cudann
然后我们去安装cudann，打开网址：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
找到对应的版本下载即可。
然后我们把下载的文件解压缩，放入cuda中。
放到cuda的目录：c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v11.7\bin 中。
然后再在目录：c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v11.7\extras\demo_suite 中跑如下的命令：
.\bandwidthtest.exe
.\devicequery.exe
来验证是否安装成功。
注意需要在这个路径下启动cmd执行exe文件，得到pass就代表成功了。
4. 安装pytorch
4.1 查看对应版本
cuda和pytorch对应版本如下：
pytorch和python版本：
根据 cuda 11.7 版本查看 pytorch对应版本为 12.1.1，然后根据 pytorch12.1.1版本查看python对应的版本为 >=3.7 到 <=3.10 ，可以使用python3.8案例。
4.2 安装anaconda
网上有很多安装anaconda的教程，博主也有相关教程，大家可以自行搜索，这里不做赘述。
但是大家anaconda可能没有使用国内的清华源，这里大家在cmd命令行中输入以下命令即可：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set ssl_verify false
效果如下图所示。
4.3 安装虚拟环境
打开anaconda命令行。
conda create -n pytorch1 python=3.8.8
接下来等待安装即可。
然后激活刚刚创建好的pytroch1环境，命令如下：
conda activate pytorch1
如果没换清华源的，可以在这里继续换清华源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set ssl_verify false
4.4 安装pytorch
打开网址：https://pytorch.org/
此时网址下载的是cuda11.8了，比较新，cuda旧的版本可以去官网里面找。
这里给出11.7的对应命令。
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
命令有两个，第一个是用清华源，第二个是国外，建议第一个快很多。
如果你使用国内源的时候，出现了很多问题，比如
问题一：solving environment: failed with initial frozen solve
问题二：sovling environment：一直转圈圈
这样的问题真的很难受，但是大概率是用了国内源，比如阿里等。
所以可以直接用国外命令安装，就是上面的第二条命令。
ok，然后输入命令查看是否安装成功。
如果输出true就成功了，但是我又一次踩了坑，逆天了我只能说。
开始找解决方案。
直觉告诉我是装cuda有问题，我直接查了一下，原来装成cpu版本了，不知道这个是不是概率性事件，明明我之前这么装是没问题的。ok，又是逆天了家人们，别着急，找到问题了就好解决了。
上命令，直接卸载cpu版本的pytorch：
conda uninstall pytorch
换个命令来试试
pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1
//此步有问题！！我们用的11.7cuda，不能装2.0的torch！！！ok也是逆天了家人们，大家直接往下看。
使用pip命令应该是没问题的。
大家可以去这个网站找自己对应的版本的安装：
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
学编程的，千万不要怕遇到问题，有bug直接解决就是了！干！！
按道理可能大家都可以了，但是我还是不行，ok，锻炼心态了。
回头检查了一下，可能是pytorch版本和cuda版本没对应上，现在换个1.13.1的pytorch试试。哥们也是醉了，试试最后一次，这个真的锻炼心态，还好我网速快，下载东西不慢nnd。
命令：
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
开搞！！
ok，皇天不负有心人，奥利给！
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