环境安装-新

cuda版本 cuda_12.4.1_551.78_windows.exe

cudnn版本 cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.zip

驱动版本 566.36-desktop-win10-win11-64bit-international-dch-whql.exe

创建环境

conda create -n pytorch python=3.9 

conda create -n pytorch python=3.10

下载pytorch等

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia

conda install pytorch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

验证

import torch
print("PyTorch 版本:", torch.__version__)
print("CUDA 版本:", torch.version.cuda)
print("CUDA 是否可用:", torch.cuda.is_available())
print("GPU 设备数量:", torch.cuda.device_count())
if torch.cuda.is_available():
    print("GPU 设备名称:", torch.cuda.get_device_name(0))

结果

PyTorch 版本: 2.5.1
CUDA 版本: 12.4
CUDA 是否可用: True
GPU 设备数量: 1
GPU 设备名称: NVIDIA GeForce RTX 4070

进程已结束，退出代码为 0

移植conda环境，以yoloshow为例

# 2. 进入虚拟环境的 Scripts 目录（修复激活脚本的路径）
cd e:\anaconda\envs\yoloshow\Scripts

# 3. 执行环境激活脚本的修复（强制更新路径）
activate.bat