cuda11.7安装教程python3.7

时间: 2025-05-19 18:07:48 浏览: 29
### CUDA 11.7 和 Python 3.7 的兼容性配置 为了实现 CUDA 11.7 和 Python 3.7 的兼容性配置,以下是详细的说明: #### 1. 确定 PyTorch 或 TensorFlow 版本 根据已知信息,CUDA 11.7 对应的 PyTorch 版本为 1.12.1[^1]。然而,PyTorch 1.12.1 支持的 Python 版本范围是从 >=3.7 到 <=3.10。这意味着 Python 3.7 是完全兼容的。 如果计划使用 TensorFlow 而不是 PyTorch,则需要确认 TensorFlow 是否支持 CUDA 11.7 和 Python 3.7 的组合。通常情况下,TensorFlow 提供的预编译二进制文件会绑定特定版本的 CUDA 和 cuDNN。例如,在引用中提到的内容显示,某些 TensorFlow 配置可能依赖于更旧的 CUDA 版本(如 CUDA 10.0)[^3]。因此,建议优先考虑 PyTorch 来满足此需求。 #### 2. 创建 Anaconda 环境并设置 Python 版本 通过 Conda 工具创建一个新的虚拟环境,并指定所需的 Python 版本: ```bash conda create -n MLgpu python=3.7 ``` 上述命令将创建一个名为 `MLgpu` 的新环境,并将其 Python 解释器锁定到 3.7 版本[^4]。 激活该环境后继续操作: ```bash conda activate MLgpu ``` #### 3. 安装 NVIDIA CUDA Toolkit 对于 Windows 平台上的开发工作流而言,推荐直接从官方渠道下载完整的 CUDA Toolkit (Version 11.7),而非仅依靠 Conda 渠道来管理 GPU 加速库。具体步骤如下: - 前往 [NVIDIA CUDA 下载页面](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)。 - 根据操作系统选择合适的安装程序进行本地部署。 注意:确保显卡驱动已经更新至能够支持目标 CUDA 版本的要求范围内[^2]。 #### 4. 安装 cuDNN 库 cuDNN 是深度神经网络训练过程中不可或缺的一部分,它提供了高度优化的基础函数集合用于加速计算性能。针对 CUDA 11.x 用户群组来说,最新稳定发布的 cuDNN 版本应当被采纳。同样地,请访问[NVIDIA cuDNN Archive](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive),挑选匹配当前使用的 CUDA 主次号数目的选项完成集成过程。 #### 5. 安装深度学习框架及其扩展组件 最后一步就是引入实际应用中的核心工具集——即 PyTorch 及其附属模块 torchvision/torchaudio 等资源包。执行以下 pip 操作语句即可达成这一目标: ```bash pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 ``` 此处特别强调的是 URL 参数部分指定了基于 CUDA 11.6 构建而成的具体变体;尽管如此,这仍然适用于大多数场景下的 CUDA 11.7 实际运行状况。 --- ### 总结 综上所述,要成功搭建一套以 CUDA 11.7 和 Python 3.7 组合为基础的学习平台,需依次经历以下几个关键环节:定义独立的工作空间、获取必要的硬件抽象层接口文档资料、补充额外辅助功能插件以及验证整体架构连通性的测试流程。 ---
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(3)v1.10.1 ~ v1.7.02. 安装全过程(1)选择版本(2)安装结果参考文章一、版本对应下表来自 pytorch 的 github 官方文档:pytorch/vision: Datasets, Transforms and Models specific to Computer Visionpytorch 安装官网:Start Locally | PyTorchpytorch 之前版本的安装命令:Previous PyTorch Versions | PyTorchtorch、torchvision 等相关库:download.pytorch.org/whl/torch_stable.html其中,命令中 "-c pytorch" 表示官方源,自己换源可以去掉。torch 版本 torchvision 版本 torchaudio 版本 支持的 Python 版本(示例) Cuda 版本2.5.1 0.20.1 2.5.1 >=3.9, <3.13(3.12)[9/10/11/12] 12.4/12.1/11.82.5.0 0.20.0 2.5.0 >=3.9, <3.13(3.12) 12.4/12.1/11.82.4.1 0.19.1 2.4.1 >=3.8, <3.13(3.12)[8/9/10/11/12] 12.4/12.1/11.82.4.0 0.19.0 2.4.0 >=3.8, <3.13(3.12) 12.4/12.1/11.82.3.1 0.18.1 2.3.1 >=3.8, <3.13(3.12)8/9/10/11/12 12.1/11.82.3.0 0.18.0 2.3.0 >=3.8, <3.13(3.12) 12.1/11.82.2.2 0.17.2 2.2.2 >=3.8, <3.12 [8/9/10/11] 12.1/11.82.2.1 0.17.1 2.2.1 >=3.8, <3.12 12.1/11.82.2.0 0.17.0 2.2.0 >=3.8, <3.12 12.1/11.82.1.2 0.16.2 2.1.2 >=3.8, <3.12(3.10)8/9/10/11 12.1/11.82.1.1 0.16.1 2.1.1 >=3.8, <3.12(3.10) 12.1/11.82.1.0 0.16.0 2.1.0 >=3.8, <3.12(3.10) 12.1/11.82.0.0 0.15.0 2.0.0 >=3.8, <3.12(3.8)[8/9/10/11] 11.8/11.71.13.1 0.14.1 0.13.1 >=3.7.2, <=3.10(3.8)[7/8/9/10] 11.7/11.61.13.0 0.14.0 0.13.0 >=3.7.2, <=3.10(3.8) 11.7/11.61.12.1 0.13.1 1.12.1 >=3.7, <=3.10(3.8)[7/8/9/10] 11.6/11.3/10.21.12.0 0.13.0 1.12.0 >=3.7, <=3.10(3.8) 11.6/11.3/10.21.11.0 0.12.0 1.11.0 >=3.7, <=3.10(3.8) 11.3/10.21.10.1 0.11.2 0.10.1 >=3.6, <=3.9(3.8)[6/7/8/9] 11.3/10.21.10.0 0.11.0 0.10.0 >=3.6, <=3.9(3.8) 11.3/10.21.9.1 0.10.1 0.9.1 >=3.6, <=3.9(3.8)[6/7/8/9] 11.1/10.21.9.0 0.10.0 0.9.0 >=3.6, <=3.9(3.8) 11.1/10.21.8.1 0.9.1 0.8.1 >=3.6, <=3.9(3.8)[6/7/8/9] 11.1/10.21.8.0 0.9.0 0.8.0 >=3.6, <=3.9(3.8) 11.1/10.21.7.1 0.8.2 0.7.2 >=3.6(3.6) 11.0/10.2/10.11.7.0 0.8.0 0.7.0 >=3.6(3.6) 11.0/10.2/10.1二、安装命令(pip)1. 版本(1)v2.5.1 ~ v2.0.0# v2.5.1# CUDA 12.4pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# CPU onlypip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/(2)v1.13.1 ~ v1.11.0# v1.13.1# CUDA 11.7pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# CPU onlypip install torch==1.13.1+cpu torchvision==0.14.1+cpu torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/(3)v1.10.1 ~ v1.7.0# v1.10.1# CUDA 10.2pip install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# CPU onlypip install torch==1.10.1+cpu torchvision==0.11.2+cpu torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/2. 安装全过程(1)选择版本torch 版本 torchvision 版本 torchaudio 版本 支持的 Python 版本(示例) Cuda 版本2.1.0 0.16.0 2.1.0 >=3.8, <3.12(3.10) 12.1/11.8这里选择的框架和环境如下:torch2.1.0 | torchvision0.16.0 | torchaudio2.1.0 | python3.10 | Cuda12.1,若需要将创建的虚拟环境添加到 Jupyter Lab / Jupyter Notebook 中使用,则需要第 3-6 步,否则不用。打开 WIN + R,输入 “cmd”,进入命令行窗口,其他步骤如下:# 1. Anaconda 创建虚拟环境conda create -n torch python=3.10# 2. 激活并进入虚拟环境activate torch# 3. 安装 ipykernel pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# 4. 安装ipykernel,将虚拟环境加入 jupyter 内核中python -m ipykernel install --name torch --display-name torch# 5. 检查新虚拟环境是否成功加入内核jupyter kernelspec list# 6. 从指定文件夹里进入 jupyterjupyter lab# 7. 安装 torch 等软件包

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