如何在Windows系统上配置PyTorch GPU环境的详细步骤。
以下是您所描述步骤的简要概述：
打开NVIDIA控制面板：通过搜索NVIDIA打开控制面板，并查看系统信息以确认驱动版本。
下载CUDA：根据NVIDIA驱动版本，从NVIDIA官网下载支持的CUDA版本。
下载cuDNN：下载与CUDA版本相匹配的cuDNN库，这是用于深度学习的加速库。
安装CUDA：运行下载的CUDA安装程序，并根据当前系统已安装的CUDA版本选择是否覆盖安装。
安装cuDNN：将下载的cuDNN文件解压并重命名，然后复制到CUDA目录下，完成cuDNN的安装。
配置环境变量：在系统属性中配置Path环境变量，添加CUDA和cuDNN的bin目录路径。
安装Anaconda：如果尚未安装，则需要先安装Anaconda。
创建新的conda环境：在Anaconda Prompt中创建新的环境，并指定Python版本。
激活conda环境：激活刚刚创建的conda环境。
安装PyTorch：访问PyTorch官网，选择与系统配置相匹配的安装命令，并在激活的conda环境中运行该命令。
验证安装：通过运行特定的Python命令来验证PyTorch和GPU是否安装配置成功。
具体步骤和示例
网上有许多pytorch -gpu环境配置的方法，我结合了许多篇文章自己成功安装并把完整的安装过程记录下来，大家可以参考一下
首先打开NVIDIA控制面板：搜索NViDIA即可出现
进入NVIDIA控制面板后点击系统信息：
我的驱动版本支持CUDA 11.6
NVIDIA官网下载CUDA（是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，）：
选择对应版本
接下来下载cuDNN（是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，不是必须，但一般会采用）
选择对应版本：
两个东西下好后：
运行cuda的那个exe文件安装cuda：
如果当前版本比新版本要大，那么就取消打勾
如果当前版本比新版本要小或者等于，那么勾选上
之后进入Dos命令行：
若有版本信息则安装成功
接下来是cudnn的安装，严格来说不是安装，就是复制粘贴
重命名为cudnn
接下来复制到
cudnn就安装成功了
接下来配置环境变量：
此电脑->右键属性->高级系统设置->高级->环境变量
Path路径双击打开
可能已经自动配置好了一个环境变量，即上图中的CUDA\v11.6\bin，若没有也可以自己配置。
还有一个环境变量需要配置，如下：
这个路径也要加到环境变量中：
复制上面的路径，填入：
配置好这两个环境变量后，下面是安装pytorch：
首先在conda中新建环境：
首先可以查看自己的python版本：
Win+R，打开cmd，输入python：
再进入Anaconda Prompt(这个需要先下载Anaconda)
输入：conda create -n pytorchgpu python=3.8
之后弹出提示，输入y，即可安装，
安装成功后，输入：
查看环境，之后激活pytorchgpu环境：
接下来安装pytorch：
进入pytorch官网(pytorch.org)选择对应安装命令：
复制下来在激活的pytorchgpu环境中运行：
这是运行过程
结束：
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-603884.html
验证：
到此就结束了
如果不放心可以再使用下面命令验证一下：
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到了这里，关于如何在Windows上配置PyTorch GPU环境 - 详细步骤指南的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
