最近训练模型跑代码需要用到nvidia的cuda架构加速，结果网上几乎找不到什么能直接解决问题的教程，最后东拼西凑了几个小时才搭建完成，所以想整理出这篇集百家之精华的教程，防止自己以后太久不用忘记了。
首先的先知道配置好这些环境需要准备好哪些东西：
- 带有英伟达显卡的电脑（不是英伟达的也不会来找cuda吧，hh）
- gpu版的pytorch（pip直接下的都是cpu版的，所以用不了）
- 适配显卡的cuda架构
一、安装CUDA
1、了解CUDA版本
桌面右键打开nvidia控制面板->点击左下角系统信息->点击组件，查看第三行产品名称，为自己电脑所能兼容的最高的cuda版本（如我的电脑最高能兼容12.3版本）
2、安装CUDA
1、进入官网，下载对应的安装程序
2、点击安装程序进行安装
选择默认路径即可（只是个临时提取安装程序的文件夹）
选择自定义安装
将Visual Studio Integration选项取消（没什么用而且会影响下载）
确定安装路径（可以修改，最好记住）
等待安装即可
安装完成后查看一下是否有环境变量，没有自己手动添加
CUDA_PATH
CUDA_PATH_V12_3
测试环境是否安装成功
打开cmd，输入
nvcc -V查看cuda版本
输入
set cuda查看环境变量
如上两图即为下载成功！
二、安装Pytorch
1、了解对应的pytorch版本
要成功运行cuda架构，所需的pytorch版本必须与python和cuda版本对应，以下为cuda与pytorch对应关系
| 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 |
版本大致按照这个表格对应，最新的cuda12.3版本亲测可以兼容pytorch2.0.0，其余未知，参考官网Previous PyTorch Versions | PyTorch
pytorch与python对应关系
| 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，根据表格，故选择了下载pytorch2.00版本
2、安装pytorch
pytorch一般有两种安装方式，一种是直接运行官网的安装代码，另外一种是使用国内的镜像（推荐）
（1）官网安装
进入官网Start Locally | PyTorch
选择安装方式（conda/pip）
选择对应cuda版本
然后复制红框内代码，在pycharm终端运行
最后终端显示successfully installed即为成功
如要下载历史版本，进入官网Previous PyTorch Versions | PyTorch
在里面查找相应版本的安装指令即可
（2）国内镜像网站安装（推荐）
在官网安装速度相对较慢，而且受国内外网络影响可能会安装失败，相比较而言用国内的镜像网站能大大提高成功率，既快速又简捷，下面展示镜像网站的安装方式
进入镜像网站download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
选择合适的版本，注意一定要选择cu开头的才是gpu版本
torch后面的数字是torch版本，cp后是对应的python版本，还要注意操作系统
下载好后放置在一个文件夹中，如图所示
在pycharm终端进入到该路径下运行代码：pip install "文件名" 进行安装
安装好后进行检验，打开file->settings->project->python interpreter,查看是否有torch
版本后缀一定得是'cu***'才是gpu版
（3）检验CUDA
最后再检验一下能否运行cuda
在cmd或者pycharm终端中调用python，按图中代码输入
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
若输出为True，那么恭喜你，cuda架构和pytorch环境就搭建好了！！！文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-767153.html
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到了这里，关于Pycharm搭建CUDA，Pytorch教程（匹配版本，安装，搭建全保姆教程）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！
