一、CUDA 版本检查与安装

选择 CUDA 版本

• cmd 中如下命令用于检查 GPU 支持的最高版本 CUDA。

  nvidia-smi
  

  

• 在 PyTorch 官网可以看到当前稳定版所支持的 CUDA 版本。如这里 PyTorch 2.2.1 兼容 CUDA 11.8 与 CUDA 12.1（蓝框）。

  PyTorch

  

  • 注：如果由于依赖项目等原因需要其他的 PyTorch 版本，请点开上述「Previous versions of PyTorch」（绿框），检查你需要的版本的所兼容的 cuda 版本，一般在 pytorch-cuda 等参数后标出。

• 综合如上信息可决定要安装的 CUDA 版本。然后到 CUDA 官网下载安装 CUDA。

  NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 Downloads

  • 比当前 CUDA 版本更旧的版本可在「Archive of Previous CUDA Releases」中查看。
  • 不推荐同时安装多个 CUDA 版本，可能产生冲突。

Notes

• cmd 中如下命令可查看当前已安装的默认 CUDA 版本。

  nvcc --version
  

  

二、PyTorch 安装

• PyTorch 官网选择查看对应的 CUDA 版本，即有对应的（如红框）pip 等安装方法。在虚拟环境中利用对应的命令安装即可。