仅为本人硕士学习笔记，如果有错误欢迎大家指正，我也很想学学，也欢迎大家和我一起讨论深度学习相关的内容，大家一起进步

0 前言

（1）显卡驱动 是NVIDIA（英伟达）提供的软件，版本与显卡有直接关系，可根据自身需求改动显卡驱动的版本

（2）Cuda 显卡驱动与深度学习框架之间的桥梁，cuda的支持的最高版本与显卡驱动有直接联系，不同版本的驱动显卡支持的最高版本cuda不一同。

（3）Pytorch 深度学习框架，建立在python环境中，注意要与python环境兼容

来自deepseek

1 下载cuda

（1）Win+R后输入cmd ，输入nvidia-smi命令，显卡状态监控，可以看到驱动支持的cuda最高版本为12.9，一般向下兼容，版本低于12.9的cuda都能兼容此驱动

如果输入该命令显示命令不存在，将nvidia-smi.exe添加到系统环境变量，重启电脑

结合自己的环境找兼容的版本，我现在python系统环境为3.12，找个和python3.12环境兼容的pytorch版本，再通过pytorch找cuda版本.

最终环境配置为cuda12.1＋pytorch2.5.1＋python3.12

（2）下载cuda ，打开链接下载cuda12.1 CUDA Toolkit 12.1 Downloads | NVIDIA Developer

（3）exe文件下载好后，双击安装，系统会进行兼容性检查，如下图所示

（4）选择自定义安装可以自己选择下载路径，可避免下载在c盘，注意自定义下载路径时不要有中文字符

（5）配置系统环境变量，开始→设置→系统→系统信息→高级系统设置→高级→环境变量→系统环境变量找到path，点击→新建→输入下图的两个路径，不要忘记保存

（6）在cmd中输入nvcc -V，出现版本信息即安装成功

2 下载pytorch

（1）打开anaconda prompt

创建一个虚拟环境，输入命令 conda create -n unet python=3.12

（2）激活环境 conda activate unet，看到前面括号内容改变即激活成功

（3）下载pytorch，打开Previous PyTorch Versions，找到适合自己版本的cuda的pytorch

（4）输入命令pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121，安装pytorch及其依赖包

（5）输入conda list，可以查看是否下载成功

3 Pycharm配置环境

选择conda环境，用conda命令创建的就是conda环境

找到conda.exe的位置，注意前面没有任何符号，点击reload environment，选择刚刚创建的虚拟环境