Windows 11系统更新CUDA并安装PyTorch环境

0 你de烦恼

- 在人工智能学习中，我们都遇到了这样或那样的问题，特别是关于环境的配置，如：TensorFlow、PyTorch对CUDA的版本要求，导致去官网找不到指定的CUDA版本，导致CUDA与深度学习框架的版本不匹配，使得进入到了：深度学习还没入门就放弃了，笔者也是曾被陷入到了这个环境配置的漩涡中，看下图是否由此同感。

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- 看到这里是不是有一种被抛弃的感觉，一阵心酸痛....后来想到可以更新CUDA版本，以求得环境能安装，历经千山万水解决，将自己踩过的坑分享给大家。

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1 查看本机的CUDA版本

- 操作：打开 CMD窗口，输入以下命令：nvidia-smi

C:\Users\blning>nvidia-smi
Tue Dec 26 11:29:59 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 462.21       Driver Version: 462.21       CUDA Version: 11.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce RTX 306... WDDM  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| N/A   48C    P8    12W /  N/A |    223MiB /  6144MiB |      2%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A      7688    C+G   Insufficient Permissions        N/A      |
|    0   N/A  N/A     10300    C+G   Insufficient Permissions        N/A      |
|    0   N/A  N/A     11548    C+G   Insufficient Permissions        N/A      |
+-----------------------------------------------------------------------------+

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2 更新CUDA驱动

- 因为笔者的是NVIDIA，所以去英伟达上找到对应的驱动

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1、进入NVIDIA官网

- 官网链接地址：官方驱动 | NVIDIA

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2、选择本机配置

- 根据任务管理器中的NVCIDA上的版本选择

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3、下载安装

- 下载完毕后，一路下一步【Next】即可

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4、查看是否更新成功

- 在命令提示窗口中继续输入：nvidia-smi

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3 安装pytorch

1 进入torch官网

- PyTorch官网链接：

PyTorch https://pytorch.org/

2 选择配置

- 下滑找到【INSTALL PYTORCH】，选择与本机适配的配置，复制命令【粉色框中的部分】到【命令提示窗口】安装（安装过程有点慢，因为大概是 2.5G左右...可以去耍会儿，回来就好了，当然还是要取决于当前网速）

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3 检查是否安装成功

- 打开【命令提示窗口】，输入Python进入交互环境

>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
>>> print(torch.cuda.is_available())

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- 如果以上显示无误，则恭喜您终于完成了PyTorch环境的配置了，终于迈入了【深度学习】的门槛了。

- 再次也感谢博主：GPU加速指南：如何在Windows上更新CUDA并安装PyTorch_win11 cuda 升级-CSDN博客

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