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RTX3060安装pytorch
- 1 安装anaconda
- 2 查看本机显卡支持的cuda最高版本
- （2）根据pytorch版本选择要安装的CUDA
- （3）下载安装CUDA
- （4）下载cudNN
- （5）下载安装刚刚选择的pytorch版本
前不久刚刚入手了一台新电脑，显卡为RTX3060，在安装环境的时候，踩了不少坑，现在将经验总结如下：
1 安装anaconda
这个可以看这个教程：https://blog.csdn.net/in546/article/details/117400839 需要注意的是，要记得添加到环境变量中
2 查看本机显卡支持的cuda最高版本
在右下角中点击“NVIDIA设置”
在弹出的窗口中点击 帮助——系统信息
在弹出的窗口中，选择 组件 浏览页，并在下面找到 NVCUDA64.DLL，在产品名称那一栏可以看到本机支持的最高CUDA版本是11.2.162
如果是Linux系统，那么可以在命令行中输入nvidia-smi（我在一台服务器上演示这个命令，并非表示本机的RTX3060的显卡）
（2）根据pytorch版本选择要安装的CUDA
进入pytorch官网的下载页面：https://pytorch.org/get-started/locally/
可以看到，这里最新的稳定版本(1.10.1)目前仅支持CUDA 10.2和CUDA11.3两种CUDA环境，但我们的机器支持的最高版本是11.2，无法安装11.3的CUDA，而10.2的CUDA也无法安装，因为7.X算力的CUDA不能安装在8.X算力的显卡上，即算力不能跨。（加入我的显卡支持11.3的cuda，那就可以直接用命令了，后面的cuda和cudnn都可以不用装了，因为命令里面有一句cudatoolkit=11.3，这就是安装cuda工具的意思）
此时可以安装更早的pytorch版本，点击 install previous versions of PyTorch
在新跳转的网页中找到CUDA版本≤11.2对应的pytorch
我在v1.8.1下找到了支持CUDA11.1的pytroch版本
截图中的安装命令中，没有安装cuda的部分，因此接下来我们就安装cuda11.1 其实可以直接安装pytorch1.8.0，因为它的命令如下：
代码语言：javascript复制conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge这里连同cuda也一起安装了，但我们这里还想演示一下cuda和cudnn的安装，所以就安装不带cuda的版本。
（3）下载安装CUDA
下载页面在这：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 我的这台机器，下面两个都可以
下载之后安装
（4）下载cudNN
根据cuda的版本下载对应的cudnn，下载页面在这：https://developer.nvidia.com/cuDnn 登录之后选择配套的版本下载
截图中的两个，哪个都行
下载并解压缩cudnn
将其中的所有文件和文件夹复制，然后在cuda的安装目录下粘贴，如果有提示，则替换。（CUDA默认安装在C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDA中）
（5）下载安装刚刚选择的pytorch版本
刚刚我们选择的是1.8.1版本的pytorch，我们在命令行键入
代码语言：javascript复制pip install torch==1.8.1 cu111 torchvision==0.9.1 cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html接下来就老老实实等待就行。
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