GTX1650显卡安装CUDA+Anaconda+PyTorch三件套教程
GTX1650显卡安装CUDA+Anaconda+PyTorch三件套教程
本文将详细介绍如何在GTX1650显卡上安装CUDA、Anaconda和PyTorch。GTX1650支持的最高CUDA版本为11.6，因此我们将基于此版本进行安装。
一、查看自己电脑支持的CUDA最高版本
打开命令行，运行以下命令：
nvidia-smi
查看自己显卡支持的最高CUDA版本。GTX1650推荐安装支持的最高版本，配置起来相对方便。
二、下载CUDA
CUDA官方下载链接：CUDA Toolkit Downloads
GTX1650推荐安装CUDA Toolkit 11.6.0，配置相对方便。其他显卡依据自己的CUDA最高支持版本自行决定。
三、安装CUDA
CUDA的具体安装过程可以参考相关技术博客，确保按照官方指南进行操作。
四、安装Anaconda3
Anaconda3的安装可以参考相关技术博客，确保按照官方指南进行操作。
Anaconda3安装好后需要自己创建一个虚拟环境，Python选择的版本要和自己的PyTorch版本对应。
Anaconda Prompt中创建虚拟环境命令如下：
conda create -n env_name python=x.x
如果要安装PyTorch 1.13.1版本则需要Python版本为：
=3.7.2
- <=3.10
博主选择版本为3.10.15，亲测没问题。
五、安装PyTorch三件套
进入PyTorch官网，下拉找到PyTorch 1.13.1版本。若要下载其他版本运行相应命令即可。（注：较老的版本可能找不到安装包需要自行寻找源）
打开Anaconda Prompt，运行以下命令来切换到自己想要安装到的环境（envname是你自己的环境名）
conda activate envname
运行以下命令等待安装完毕即可。
conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
六、验证是否安装成功
打开Anaconda Prompt，运行以下命令切换到自己安装了PyTorch的环境（envname是你自己的环境名）
conda activate envname
运行以下命令来进入Python交互模式
python
在Python交互模式下运行以下命令来验证:
如果PyTorch安装成功即可导入
import torch
查看CUDA是否可用
print(torch.cuda.is_available())
查看可用的CUDA数量
print(torch.cuda.device_count())
查看CUDA的版本号
print(torch.version.cuda)
查看结果如下图所示：
七、附录（torch与Python对应的版本）
torch | torchvision | Python |
|---|---|---|
main/nightly | main/nightly | >=3.9,<=3.12 |
2.5 | 0.20 | >=3.9,<=3.12 |
2.4 | 0.19 | >=3.8,<=3.12 |
2.3 | 0.18 | >=3.8,<=3.12 |
2.2 | 0.17 | >=3.8,<=3.11 |
2.1 | 0.16 | >=3.8,<=3.11 |
2.0 | 0.15 | >=3.8,<=3.11 |
older versions | ||
|---|---|---|
torch | torchvision | Python |
1.13 | 0.14 | >=3.7.2,<=3.10 |
1.12 | 0.13 | >=3.7,<=3.10 |
1.11 | 0.12 | >=3.7,<=3.10 |
1.10 | 0.11 | >=3.6,<=3.9 |
1.9 | 0.10 | >=3.6,<=3.9 |
1.8 | 0.9 | >=3.6,<=3.9 |
1.7 | 0.8 | >=3.6,<=3.9 |
1.6 | 0.7 | >=3.6,<=3.8 |
1.5 | 0.6 | >=3.5,<=3.8 |
1.4 | 0.5 | ==2.7,>=3.5,<=3.8 |
1.3 | 0.4.2/0.4.3 | ==2.7,>=3.5,<=3.7 |
1.2 | 0.4.0/0.4.1 | ==2.7,>=3.5,<=3.7 |
1.1 | 0.3 | ==2.7,>=3.5,<=3.7 |
<=1.0 | 0.2 | ==2.7,>=3.5,<=3.7 |
八、补充
CUDA的可支持最高版本似乎会随着驱动更新而更新，尽量用比较新的版本吧，旧版本跑项目时可能会出现不兼容的情况以及奇怪的报错。