我是小白——安装CUDA、CUDNN、pytorch、torchvison、paddle

1.我的设备中这样安装，先安装CUDA_11.6.0_511.23_windows.exe，再安装cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive（这个是靠移动的），在pip install pytorch和torchvision的whl文件。

2.如果需要安装paddle的，要提前看看paddle官网的安装教程，里面十分详细：

开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台 (paddlepaddle.org.cn)https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/windows-pip.html

3.CUDA安装前需要安装vs2019，遇到CUDA安装错误，再来一次，哪个安装不了的就取消勾选哪一个

4.需要提前判断本机可安装哪个版本的CUDA、torch和torchvison，6中链接中含有，下面这个链接也有：https://blog.csdn.net/qq_44691524/article/details/117226459，另外，也需要判断cuda与pytorch版本对应的关系：

5.cuda历史版本安装：

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA DeveloperPrevious releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer drivers can be found using the links below. Please select the release you want from the list below, and be sure to check www.nvidia.com/drivers for more recent production drivers appropriate for your hardware configuration.https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

cudnn历史版本安装：

cuDNN Archive | NVIDIA DeveloperExplore and download past releases from cuDNN GPU-accelerated primitive library for deep neural networks.https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

6.pytorch和torchvision安装：

尽量使用whl包进行安装，因为命令行安装十分慢，whl包安装快很多，需要提前了解安装哪个版本的：其中cu表示GPU版本，cpu表示cpu版本的pytorch，cu102 # 表示 CUDA=10.2 ，cp37 # 表示 python=3.7，很好判断的，下载好之后，用pip+文件名的形式安装：

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 7.查看CUDA是否安装成功：

https://blog.csdn.net/weixin_39916758/article/details/111512561

8.查看pytorch和torchvision是否安装成功：

https://blog.csdn.net/qq_41340996/article/details/124326865

最后，本人本机的安装包如下，包含CUDA、CUDNN、pytorch、torchvison，大家可参照我的文件下自己需要的安装包：

链接：https://pan.baidu.com/s/1SVDW3-RdvAzfgmNuyAhsHQ 
提取码：l45z 
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