CUDA/CuDNN/PyTorch安装教程：驱动更新与问题解决

本文档详细介绍了如何在Windows系统上安装CUDA、cuDNN和PyTorch，针对遇到的问题逐一进行了解决。以下是关键步骤的总结： 1. **更新显卡驱动**: - 首先，通过命令行工具'nvidia-smi-l'检查显卡驱动，确保驱动是最新的。 - 访问NVIDIA官方驱动下载页面 <https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/> ，根据设备型号（如MX150）查找合适的驱动。 - 如果安装过程中遇到问题，比如安装后驱动版本回滚，需要选择重新安装，并尝试极简安装方式。 2. **安装CUDA**: - 在NVIDIA控制面板中确认系统兼容的CUDA版本，推荐CUDAToolkit 10.1。 - 安装过程中可能遇到电脑重启，重启后确保选择正确安装并覆盖旧版本。 - 选择合适安装路径，如C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.1。 3. **安装cuDNN**: - 下载cuDNN后，解压并将其包含的三个文件夹复制到CUDA安装目录下。 - 验证cuDNN是否正确安装。 4. **安装PyTorch**: - 因为官方网站无法访问，通过第三方来源下载PyTorch。 - 使用pip安装时遇到问题，可能是因为pip版本过低，需要升级pip。可以通过设置pip.ini文件来解决pip的警告，创建C:\ProgramData\pip\pip.ini，格式化设置为columns。 5. **升级pip**: - 由于找不到pip.conf，创建pip.ini文件并修改配置，确保pip运行正常。 6. **安装PyTorch**: - 由于pip警告未解决，首先确认是否有PyTorch包可用，如果没有则安装。 - 尝试使用提供的命令行安装PyTorch，确保使用正确的安装路径和选项。 在整个安装过程中，需要注意检查系统兼容性、驱动版本和pip配置，以确保所有组件都能顺利安装和运行。此外，如果遇到特定问题，可能需要在线搜索解决方案或寻求社区支持。