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企业网站建设 论文,汕尾建设网站首页,网页设计与制作实训总结报告,网络营销课程教案一、下载CUDA工具 第一步#xff1a;确定当前系统环境#xff08;关键#xff01;#xff09; 首先#xff0c;我们需要知道您现有的配置#xff0c;以便选择正确版本的 CUDA。 查看显卡驱动版本#xff1a; 再次运行 nvidia-smi 命令#xff0c;记下最上方…一、下载CUDA工具第一步确定当前系统环境关键首先我们需要知道您现有的配置以便选择正确版本的 CUDA。查看显卡驱动版本再次运行nvidia-smi命令记下最上方显示的Driver Version驱动程序版本。例如515.48.07。CUDA 版本需要与驱动程序版本兼容。查看操作系统信息按Win R键输入winver并回车确认您的 Windows 版本如 Windows 11 。第二步访问官方下载页面访问 NVIDIA 官方 CUDA 工具箱下载页面这是最安全可靠的来源https://developer.nvidia.com/cuda-downloads第三步选择并下载安装包在官网页面按以下步骤选择Operating System: 选择Windows。Architecture: 选择x86_64。Version: 选择您的Windows 版本如 Windows 11。Installer Type:强烈推荐选择exe (local)。这是离线安装包更稳定不易因网络问题中断。CUDA Version:这是最关键的选择最佳选择选择页面推荐的最新版本如 CUDA 12.x。通常最新的稳定版兼容性最好。保守选择如果 OLLAMA 或您要用的其他AI工具有特定要求请按其文档选择指定版本如 CUDA 11.8。但通常最新版没问题。点击 Download 开始下载。安装包较大约 2-3 GB。第四步安装 CUDA 工具箱右键点击下载好的.exe安装文件选择“以管理员身份运行”。安装程序会先解压到一个临时目录。在安装选项中强烈建议选择自定义安装而不是“精简”安装。这样可以避免安装程序可能覆盖您现有的、更新的显卡驱动。在自定义安装的组件列表中务必勾选CUDA下的所有组件尤其是CUDA Tools、CUDA Samples等。仔细查看Driver components部分。如果其版本号低于您第一步中查到的当前驱动版本请务必取消勾选这一项。如果相同或更高则可以保留勾选。这一步是避免驱动冲突的关键点击下一步完成安装。安装时间可能较长。方法 5查看 CUDA 安装情况# 查看 CUDA 版本 nvcc --version # 或查看 CUDA 安装路径 where nvcc二、下载python3.11版本第一步下载Python Release Python 3.11.9 | Python.org第二步安装运行安装程序双击下载好的python-3.11.x-amd64.exe文件。关键步骤勾选 Add Python to PATH在安装向导的第一个界面务必勾选最下方的 Add python.exe to PATH 复选框。这一步非常重要它可以让你在命令提示符CMD或 PowerShell 中直接输入python命令。选择安装方式立即安装使用默认设置安装。自定义安装允许您更改安装路径和功能。对于初学者建议直接点击 Install Now。完成安装等待安装完成看到 Setup was successful 提示即表示安装成功。验证安装打开一个新的命令提示符CMD或PowerShell输入以下命令python --version如果安装成功你会看到输出Python 3.11.x如果提示 python 不是内部或外部命令说明没有正确添加到 PATH。请重新运行安装程序确保勾选了 Add Python to PATH。三、下载支持 GPU 的 PyTorch 版本选择一安装最新的稳定版推荐大多数用户这是最简单、最推荐的方法兼容性最好。使用 pip 安装最通用pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121注意此命令针对的 CUDA 12.x 版本。使用 conda 安装如果您使用 Anaconda 或 Minicondaconda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda12.1 -c pytorch -c nvidia选择二根据您已安装的 CUDA 版本选择更精确如果您已经按照之前的步骤成功安装了 CUDA请根据您的 CUDA 版本选择对应的命令1.CUDA 12.1pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1212.CUDA 11.8pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1183.CPU 版本如果您尚未安装 CUDA 或希望强制使用 CPU作为备选方案pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu四、验证安装打开 Python 解释器或创建一个新的 Python 脚本如test_gpu.py。逐行输入或写入以下代码并运行import torch # 1. 检查 PyTorch 版本 print(fPyTorch 版本: {torch.__version__}) # 2. 检查 CUDA 是否可用这是最关键的一步 print(fCUDA 是否可用: {torch.cuda.is_available()}) # 3. 如果 CUDA 可用查看 CUDA 版本和显卡数量 if torch.cuda.is_available(): print(fCUDA 版本: {torch.version.cuda}) print(f可用的 GPU 数量: {torch.cuda.device_count()}) print(f当前 GPU 名称: {torch.cuda.get_device_name(0)}) # 4. 进行一个简单的张量运算测试 # 在 CPU 上创建一个张量 cpu_tensor torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) print(f张量在: {cpu_tensor.device}) # 应该输出 cpu # 将张量移动到 GPU 上 gpu_tensor cpu_tensor.cuda() print(f张量在: {gpu_tensor.device}) # 应该输出 cuda:0 # 在 GPU 上进行计算 result gpu_tensor * 2 print(f计算结果: {result}) else: print(警告: 未检测到可用的 CUDA GPU。PyTorch 将仅在 CPU 模式下运行。)运行结果PyTorch 版本: 2.5.1cu121 CUDA 是否可用: True CUDA 版本: 12.1 可用的 GPU 数量: 1 当前 GPU 名称: NVIDIA GeForce RTX **** 张量在: cpu 张量在: cuda:0 计算结果: tensor([2., 4., 6.], devicecuda:0)如果返回True恭喜您您已成功安装支持 GPU 的 PyTorch。故障排除torch.cuda.is_available()返回False最常见原因您安装的 PyTorch 版本与您系统上的 CUDA 版本不匹配。请回到 PyTorch 官网确保根据您nvidia-smi中显示的 CUDA 版本选择正确的安装命令。其他原因CUDA 驱动未正确安装或显卡太老不支持当前 CUDA 版本。安装过程缓慢或中断可以考虑使用国内镜像源加速下载如清华镜像。使用-i参数pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple