拯救者4060pytorch配置gpu

### 配置PyTorch以使用联想拯救者4060的GPU 为了在联想拯救者4060上配置PyTorch以利用其NVIDIA GeForce RTX 4060 GPU，以下是详细的说明： #### 环境准备 1. **确认硬件支持CUDA** Lenovo Legion系列通常配备支持CUDA的NVIDIA显卡。RTX 4060属于Ampere架构，理论上完全支持最新版本的CUDA[^2]。 2. **更新显卡驱动** 访问[NVIDIA官方驱动页面](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)，选择对应的GeForce RTX 4060型号并下载最新的WHQL认证驱动程序。安装完成后重启计算机以确保新驱动生效[^2]。 3. **安装CUDA Toolkit** CUDA工具包可以通过两种方式获取：在线安装器或本地离线安装器。建议访问[CUDA Toolkit官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载适合的操作系统版本（Windows 10/11）。对于RTX 4060，推荐至少安装CUDA 11.8及以上版本[^4]。 4. **配置环境变量** 将CUDA的相关路径添加到系统的`PATH`环境中。具体操作如下： - 打开“控制面板” -> “系统和安全” -> “系统” -> “高级系统设置”。 - 单击“环境变量”，找到“系统变量”下的`Path`，点击“编辑”按钮。 - 添加以下路径（假设CUDA安装目录为默认位置）： ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\libnvvp C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\extras\CUPTI\libx64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\include ``` 5. **验证CUDA安装** 打开命令提示符窗口，输入以下命令测试CUDA是否正常工作： ```bash nvcc --version ``` 如果显示CUDA编译器版本号，则表示安装成功[^1]。 #### PyTorch安装 有多种方法可完成PyTorch及其依赖项的安装，这里提供两个常见方案： ##### 方法一：通过Anaconda管理环境 1. 下载并安装[Anaconda Distribution](https://www.anaconda.com/products/distribution#download-section)[^3]。 2. 创建一个新的Conda虚拟环境，并激活它： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 conda activate pytorch_env ``` 3. 使用以下命令安装带有CUDA支持的PyTorch及相关库： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia ``` ##### 方法二：通过pip直接安装 如果偏好轻量级解决方案，也可以借助pip实现快速部署： ```bash pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 注意替换URL中的`cu118`为你实际使用的CUDA版本编号[^3]。 #### 测试GPU加速功能 编写简单的Python脚本检测PyTorch能否识别到可用的GPU设备： ```python import torch if __name__ == "__main__": device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' print(f"Using {device} as the computation backend.") # 查看当前有多少个GPU被发现 num_gpus = torch.cuda.device_count() print(f"{num_gpus} GPUs detected.") # 获取第一个GPU的信息 gpu_name = torch.cuda.get_device_name(0) print(f"The first GPU is named '{gpu_name}'.") ``` 执行以上代码片段后，应能看到类似于下面的结果表明一切正常运作： ``` Using cuda as the computation backend. 1 GPUs detected. The first GPU is named 'NVIDIA GeForce RTX 4060'. ``` ---