4090安装pytorch
时间: 2025-05-10 07:26:19 浏览: 22
### NVIDIA GeForce RTX 4090 上安装 PyTorch 的具体步骤
#### 显卡驱动安装
在 Windows 11 下,为了确保 RTX 4090 能够正常运行深度学习框架,必须先安装适配的显卡驱动程序。这一步是后续所有操作的基础[^2]。
```bash
# 前往英伟达官方网站 (https://www.nvidia.com/Download/index.aspx),下载最新的 RTX 4090 驱动程序。
```
#### 创建 Conda 环境
建议使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理 Python 和相关依赖项。创建一个新的虚拟环境可以有效避免版本冲突问题。
```bash
# 创建新的 conda 环境
conda create -n torch_env python=3.9
# 激活该环境
conda activate torch_env
```
#### 安装 CUDA 工具包
RTX 4090 支持较新的 CUDA 版本(如 CUDA 12.x)。因此,在安装 PyTorch 之前,需确认所选工具包与硬件架构匹配。CUDA Toolkit 可通过 `conda` 进行安装:
```bash
# 使用 conda 安装指定版本的 CUDA Toolkit
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch -c nvidia
```
注意:如果遇到特定错误提示关于 CUDA 架构不支持的情况,则可能需要调整 PyTorch 的版本或重新配置 CUDA Toolkit[^1]。
#### 测试安装是否成功
完成上述步骤后,可以通过以下代码验证 PyTorch 是否能够识别 GPU 并正常使用。
```python
import torch
print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"GPU Count: {torch.cuda.device_count()}")
print(f"Current Device Name: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
```
以上脚本应返回类似于以下的结果:
```
CUDA Available: True
GPU Count: 1
Current Device Name: NVIDIA GeForce RTX 4090
```
#### 处理常见问题
有时可能会出现类似警告:“NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible...”。这是因为当前安装的 PyTorch 不支持目标设备所需的计算能力(Compute Capability)。此时可参考官方文档中的本地化安装指南来解决此问题。
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