0 引言

今天运行代码，丫的它给我报错，说什么没有配置可运行的cuda

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

鉴于我之前安装过，这报错，给我一把惊的，想起来就麻烦，有什么办法，没钱去找阿里云爸爸，只能用自己的双手打下GPU这个大山了，妈呀，找了老多博客了才弄好，我高低自己记录一下，下次就可以直接找自己的博客，解决问题啦，我可太棒了。

1 安装前的电脑准备

首先，我们需要查看电脑的cuda版本

1.1 方法一

window + R，输入cmd
输入nvidia-smi,可以看到博主的cuda版本是12.7

1.2 方法二

在电脑的搜索栏部分，搜索NVIDIA就可以出来图中的部分

点击图中的 帮助 部分

根据图中的 帮助部分 ，再选中 系统信息，接着点击 组件，就可以看到自己的cuda是12.7.33，因此我们选择的时候就是12.7×的版本

2 安装cuda

首先咱们进入官网nvidia官网进行注册，必须要注册，你不注册之后你下载也是要注册的，因为我刚开始也没有注册，后来安装流程走着走着也是要注册的，哈哈哈哈哈！

按照流程进行注册就好啦~

因为我之前查的是12.7，咱们可以向下兼容，选低一点的版本都可以，没有12.7，所以这次我选的是12.6哈，大家看看有没有对应的版本，没有的话是可以选择低一点的。

我是windows 11系统，x86的，想直接本地运行，所以我是如下选择，大家根据自己的需求选择，点击Download哈！
下载好了，就点击exe文件，建议安装在C盘，这样不容易出错，我之前安装cuda11.8的时候试过了，安装在其他盘容易出错，有可能还需要重新安装，我只是提一个建议昂~



在自定义安装选项这一部分，点开 “＋” 号，新版本如果低于当前版本，就完全没必要了勾选



妈呀，恭喜宝贝们，到这里啦，最后我们检测一下，看看是否安装成功啦！

到这里，咱们就成功安装cuda啦，成功的不能再成功了~

3 安装cudann

cudann下载网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

之前可以看到cuda版本是12.×，所以我们选第一个就好啦！大家根据自己电脑的实际情况来哟~


下载好了这个zip文件后，进行解压缩即可，解压缩之后咱们找到cuda的安装目录，以及解压缩的目录


可以发现这两个目录中，都有 bin\include\lib 文件，接下来，我们需要姜cudann目中的bin、include、lib\x64 中的内容全部复制到 cuda中的bin、include、lib\x64中
马上到最后的步骤了，进入如下目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\extras\demo_suite
进入自己的cuda安装目录下面的\extras\demo_suite目录


在命令行部分输入bandwidthTest.exe

在命令行部分输入deviceQuery.exe

OK，到这里，咱们就成功安装cuda和cudann啦~
恭喜宝贝们，也恭喜我自己，嘿嘿嘿

4 conda配置cuda和cudann

我使用的编程软件是vscode，喜欢使用anaconda配置虚拟环境。
注意， 查看cuda匹配的cudann版本，pytorch版本https://pytorch.org/get-started/locally/


通过vscode中的conda命令创建环境（可以看这个博客anaconda配置虚拟python环境）在命令行输入上面图片中生成的命令即可

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

5 验证cuda的使用

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

yes，yes，yes，我们成功啦！成功的安装并使用gpu，拿下，没有钱怎么了，我们有大脑，有手法，有智慧！

6 后记

妈呀，人怎么可以犯这么大的错，把人家的业绩都搞错了，妈呀，幸好那个业绩不是很多，要是很多，就全搞错了，对不起，各位主播大大，我给你们跪下了。我真的很喜欢这几个主播，但还是做错事情了，I am so sorry~

记得给俺点赞赞昂~