Win10 PyCharm下安装PyTorch CUDA12.2教程：步骤详解

本教程详细介绍了如何在Windows 10系统上安装PyTorch，特别是配合PyCharm和Python 3.9，并且特别针对了CUDA的支持。首先，确保电脑显卡驱动支持的CUDA版本，例如NVIDIA CUDA 12.2.79或更低版本，但不建议安装高于此版本的驱动，因为可能存在兼容性问题。用户可以从NVIDIA官网下载适合自己系统和需求的CUDA版本，如cuda_10.2.89_441.22_win10.exe。 安装过程包括以下步骤： 1. **确认CUDA版本**：在设备管理器中查看显卡驱动信息，了解支持的最高CUDA版本，但可以选择较低版本安装，只要不超过显卡驱动支持的最大值。 2. **安装CUDA**：以管理员身份运行安装程序，选择合适的解压路径，允许软件对系统进行必要的操作，然后按照提示进行解压和安装。安装过程中，可能会有安全软件警告，需允许软件访问关键位置。 3. **自定义安装**：安装时选择“自定义”选项，取消不必要的组件，如Visual Studio Integration，选择安装路径，这里建议使用D盘。 4. **安装cuDNN支持包**：从官方下载cuDNN支持包，解压后将其文件夹复制到CUDA安装目录下。 5. **配置环境变量**：在系统环境中添加重要变量，如CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0，以及CUDA_SDK_PATH，指向cuDNN和CUDA Samples的安装位置。 6. **完成环境配置**：打开系统属性，进入环境变量设置，确保所有必要的路径已正确配置，以便PyTorch能够识别和使用CUDA。 遵循这个教程，用户可以顺利安装和配置PyTorch环境，准备好进行深度学习和机器学习项目开发。注意，安装过程可能会因具体环境和软件版本的不同而有所差异，务必关注安装指南中的提示和注意事项。