试错数次之后终于装成功了，记一下，防止之后又忘了

目录

一、查看电脑型号

        （一）Python版本

        （二）显卡及其驱动版本型号

二、下载对应安装包        

        （一）Anaconda安装包

        （二）CUDA安装包

三、安装Anaconda

四、安装CUDA

五、安装pytorch

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一、查看电脑型号

        （一）Python版本

        在控制台中查看Python版本，要求版本在3.x以上

        （二）显卡及其驱动版本型号

        在“开始”菜单栏中找到NVIDIA的控制面板，查看电脑的显卡驱动版本，上方的“522.06”是显卡驱动版本，下方的"GTX 1650"是显卡型号

   

        在CUDA官网（https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html）中查看CUDA Toolkit适配的驱动型号，我的版本适配11.8

二、下载对应安装包        

        （一）Anaconda安装包

        在Anaconda官网（https://www.anaconda.com/download）下载安装包，下载需注册登录账号

        （二）CUDA安装包

        在CUDA官网（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）下载对应版本的安装包

三、安装Anaconda

        选择“Register... python 3.13”允许其他程序自动检测Anaconda

        “开始”菜单中找到Anaconda的控制台“Anaconda Prompt”打开，创建一个新的虚拟环境并激活

conda info             #查看Anaconda信息，判断是否安装成功
conda create -n 命名   #创建一个新的虚拟环境并命名
conda info -e          #查看当前已创建的虚拟环境信息
conda activate 名字    #激活刚才创建的虚拟环境   

   

    

四、安装CUDA

        打开安装包，在“选项”处选择自定义，取消勾选“CUDA”->“Visual Studio Integration”

        选择安装位置时，不要选择打开安装包时的安装位置，此安装文件夹为临时文件夹，完全安装完成后会被自动删除，需另外新建一个空文件夹

        检查CUDA的环境变量是否正确配置，若没有自动配置好，需手动配置。系统变量里应有“CUDA_PATH”和“CUDA_PATH_V版本号”两个变量；系统环境变量（PATH）中应有“bin”、“include”、“lib”和“libnvvp”四个路径

        检查CUDA是否安装成功，在控制台中查看CUDA版本及具体信息

nvcc --version
nvidia-smi

五、安装pytorch

        通过Anaconda安装CUDA为11.8版本的pytorch。一定要找到相适配版本的torch安装，否则会一直无法调用GPU

        在pytorch官网（https://pytorch.org/get-started/previous-versions/）查看与CUDA相适配的torch版本

        在Anaconda控制台安装torch

#通过Anaconda安装pytorch，规定使用的torch版本
pip install torch==2.7.1 torchvision==0.22.1 torchaudio==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118    #直接下载

conda install torch==2.7.1 torchvision==0.22.1 torchaudio==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118    #通过conda下载

        完成，验证torch是否安装成功

python                         #进入Python环境
import torch                   #导入torch包
torch.__version__              #查看torch版本
torch.cuda.is_available()      #检查是否能调用GPU