Pytorch GPU环境搭建全攻略：CUDA11.6 + cuDNN + Anaconda + Pycharm

"Pytorch1.11 CUDA11.3 Pycharm2022 调试环境搭建" 在构建PyTorch1.11与CUDA11.3的GPU支持环境时，首先需要确保拥有合适的硬件基础，即一个支持CUDA计算的显卡，例如GTX1070。在本案例中，显卡驱动被更新至CUDA Version 11.6，以充分发挥其性能。更新显卡驱动通常通过访问NVIDIA中文官网进行，选择与显卡兼容的最新驱动程序进行下载和安装。值得注意的是，精简模式可能更容易完成安装，而自定义安装路径可能会导致未知错误。 接下来，安装CUDA Toolkit是至关重要的一步。CUDA Toolkit提供了开发CUDA应用程序所需的库、头文件、驱动程序以及开发工具。从NVIDIA Developer官网选择对应目标版本（如11.6.2）的Windows版本进行下载。文件较大，可借助下载工具加速。安装时，应留意其默认路径，以便后续管理和配置。安装完毕后，需检查CUDA版本是否正确，通过命令行工具输入`nvcc --version`，有时需要重启计算机才能显示正确的版本。 安装完CUDA Toolkit后，继续安装NVIDIA cuDNN。cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库，包含一系列优化的底层算法。注册NVIDIA开发者账户后，可以从官网下载对应版本的cuDNN，将其添加到CUDA环境中。安装cuDNN通常涉及到将解压后的库文件复制到CUDA安装目录的相应子目录下。 在硬件和库的准备就绪后，安装Anaconda3，这是一个强大的Python环境管理工具，方便管理不同的项目环境。通过Anaconda，可以创建一个专门用于PyTorch的GPU环境，隔离项目之间的依赖关系。在环境中安装PyTorch的GPU版本，可以利用清华镜像源，以加快下载速度。镜像源的使用通常能显著提高软件包的下载效率。 最后，设置集成开发环境（IDE）PyCharm，它支持链接Anaconda环境作为解释器。这样，我们可以在PyCharm中直接调试和运行在GPU环境下构建的PyTorch代码。为了验证环境是否搭建成功，可以编写一个简单的PyTorch脚本，利用torch.cuda.is_available()函数检查GPU是否可用，若返回True，则表示GPU环境已成功配置。 搭建PyTorch1.11与CUDA11.3的GPU调试环境涉及显卡驱动更新、CUDA Toolkit安装、cuDNN配置、Anaconda环境创建、PyTorch安装以及PyCharm的集成。整个过程需要耐心和细心，每个步骤的正确执行都是确保环境顺利运行的关键。