1. 安装 CUDA 和 CUDNN

安装 CUDA

step 1. 查看本机的 CUDA 型号

在命令行中输入nvidia-smi

微信截图_20230825175920.png

step 2. 查看本机是否安装了 CUDA

有 CUDA 的才是安装了 CUDA 程序

微信截图_20230825180254.png

step 3. 安装 CUDA

先得安装 Visual Studio，再下载 CUDA：如果是第一次安装CUDA，一路默认选择，记得选择自定义安装，就好了。

微信截图_20230825171547.png

step 4. 配置 CUDA 环境变量

微信截图_20230825182549.png

微信截图_20230825182629.png

step 5 查看是否安装成功

在命令行中输入nvcc --version

出现以上信息，证明安装成功。

step 1. 注册

step 2. 找到与 CUDA 版本匹配的 CUDNN 版本

安装好 CUDNN，将 CUDNN 的 bin、include、lib 这三个文件复制到 CUDA 中：

图片.png

注：保留CUDA中原来的 bin、include、lib，只把CUDNN中3个文件的复制粘贴过去就好了。

微信截图_20230825164819.png

step 3. 查看是否安装成功

通过NVIDIA提供的 deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe 来查看GPU的状态，两者均在CUDA安装目录的 extras\demo_suite文件夹中，如下图：

微信截图_20230825184028.png

输入 cmd 打开命令窗口：

首先输入 deviceQuery.exe，可以看到如下结果：

微信截图_20230825184137.png

输入 bandwidthTest.exe 看到如下结果：

微信截图_20230825184223.png

出现以上信息，证明安装成功。

安装好后在PyCharm命令行中输入 pip show torch 可以查看已安装的 torch 详细信息，出现版本信息则证明安装成功，如下图：

图片.png