如何在anaconda虚拟环境中安装多个版本的CUDA,cudnn,pytorch,torchvision,torchaudio及进行环境配置手把手教学
- 0，操作代码汇总
- 1，查看/更新nvidia驱动版本号
- 2，创建虚拟环境
- 3，查看cuda（cudatoolkit）和cudnn版本
- 4，安装cuda（cudatoolkit）和cudnn
- 5，安装pytorch，torchvision，torchaudio
- 6，验证是否安装成功
若需要使用不同版本的cuda，只需创建不同的虚拟环境，下载所需的cuda及cudnn版本即可。
0，操作代码汇总
以cuda11.3，cudnn8.2.1为例
查看/更新驱动上限
创建环境：
conda create -n cuda11_3_cudnn8_2_1_env python=3.8
激活环境：
conda activate cuda11_3_cudnn8_2_1_env
查询cuda版本：
conda search cudatoolkit --info
查询cudnn版本：
conda search cudnn --info
安装cuda：
conda install cudatoolkit=11.3
安装cudnn：
conda install cudnn=8.2.1
安装pytorch，torchvision，torchaudio：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
验证：
conda list
python
import torch
torch.cuda.is_available()
返回true为成功
具体操作：
1，查看/更新nvidia驱动版本号
先更新驱动，后查看版本。也可以不更新，直接查看。
GeForce Experience可以更新为最新版本驱动
控制面板查看当前最高能支持的cuda版本
我这里最高支持11.7.99
; 2，创建虚拟环境
以管理员身份进入Anaconda Promot
conda create -n cuda11_3_cudnn8_2_1_env python=3.8
激活环境
conda activate cuda11_3_cudnn8_2_1_env
3，查看cuda（cudatoolkit）和cudnn版本
查看conda支持的cuda版本，选择合适的版本
conda search cudatoolkit --info
可以看到最新支持到11.3.1，要求cuda必须>=11.3，我是11.7，满足。
查看conda支持的cudnn版本，选择合适的版本
conda search cudnn --info
可以看到最新支持到8.2.1，要求cudatoolkit在11.0到11.4之间，我是11.3，满足。
4，安装cuda（cudatoolkit）和cudnn
conda install cudatoolkit=11.3
conda install cudnn=8.2.1
5，安装pytorch，torchvision，torchaudio
进入https://pytorch.org/get-started/locally/
选择对应版本，复制官方给的代码
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
6，验证是否安装成功
conda list
查看是否下载好对应版本
代码验证，进入python代码模式
python
import torch
没返回异常，说明pytorch装好了
torch.cuda.is_available()
返回true，说明cuda也装好了
Original: https://blog.csdn.net/qq_43919533/article/details/125694437
Author: 青蓝向日葵
Title: 【如何在anaconda虚拟环境中安装多个版本的CUDA,cudnn,pytorch,torchvision,torchaudio及进行环境配置手把手教学】
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