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1、检查电脑驱动版本为561.09，选择cuda版本，下图可知cuda版本<12.6。

nvidia-smi  #查看驱动版本，以及最大可以安装的cuda版本

2、Anaconda3-2024.06-1-Windows-x86_64.exe下载：

官网：https://www.baidu.com/link?url=sGYwXBDoboSD5mXFY-MfdvEVhkNc8DK7jkyxRApBUIl4rvnSmzwuCYPwkNEy9T_HH458BpuRa3iRTttYRUI8ga&wd=&eqid=b5e8fd3f00001fc60000000466eb7f2b

清华镜像：Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

后续具体步骤参照：学习记录：windows笔记本卸载cuda10.0、Anaconda3-2019、pycharm-2021，并跟新驱动重新安装cuda11.6、anaconda3-2022、pycharm-2022_nvidia cuda documention是否可以卸载-CSDN博客

3、cuda11.3.0下载：csdn - 安全中心

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4、 cudnn8.5.0下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse850-116

       需登录NVIDIA账号，没有就用电子邮箱注册。

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nvcc -V  #查看cuda版本
conda list #conda安装内容
pip list #pip安装内容

5、 创建一个名为<learn>的环境，python版本为3.9，需要注意的是pytorch与python对应。根据cuda11.3.0，参照下图我选择了pytorch=1.12.0、python=3.9。

conda create -n learn python==3.9
conda activate learn#去网站找pytorch安装命令：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
#或者
pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

 6、检查是否安装成功。

python
import torch
print(torch.__version__)  # pytorch版本
print(torch.version.cuda)  # cuda版本
print(torch.cuda.is_available())  # 查看cuda是否可用