CUDA的安装以及对应pytorch的下载

[2.CUDA下载]()

[2.1 CUDA安装]()

下载地址：

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

[选择11.8.0版本]()

cuda_11.8.0_522.06_windows.exe

这个需要安装到C盘里面，所以安装他默认的路径

直接选他推荐的下载

将以下地址放到系统路径里面

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp

[2.2 cudnn补丁]()

下载地址：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

选择8.6.0版本

cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.zip

把cudnn下载的文件夹里面的include，bin，lib里面的所有文件复制到v11.8的文件夹下对应文件夹里面

查看cuda信息：

nvcc -V

遇到一个问题找不到zlibwapi.dll这个动态链接库文件，以下是解决方案

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#depend

这是官网

如果不安装tensorrt指定的cuda和cudnn的话还有一个问题

会警告cuBLAS版本不对和cudnn版本不对

Cuda版本对应的cuBLAS版本可以在官网查看，更改网址中间的版本号就可以查其他版本：

https://docs.nvidia.com/cuda/archive/11.8.0/cuda-toolkit-release-notes/index.html

[3.Pytorch下载]()

查看torch对应cuda版本与下载命令：

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

这里选择cu118版本：

pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

pip install torch==2.2.0 torchvision==0.17.0 torchaudio==2.2.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

查看torch对应python版本：