Win10 + CUDA11.7+pytorch手动安装-2.0版本
在本文中，我们将详细介绍如何在使用Windows 10操作系统的计算机上手动安装CUDA 11.7和PyTorch 2.0。这些步骤不仅适用于CUDA 11.7和PyTorch 2.0的组合，也适用于其他版本的和组合的CUDA和PyTorch。
在开始之前，您需要确保您的计算机满足以下要求：
- Windows 10操作系统。
- 支持CUDA的图形处理器（GPU）。
- CUDA驱动程序和运行时库。
- Python解释器。
- PyTorch依赖项。
在满足这些要求之后，您可以按照以下步骤手动安装CUDA 11.7和PyTorch 2.0：
- 下载并安装CUDA Toolkit 11.7。
前往NVIDIA官方网站并下载CUDA Toolkit 11.7。选择与您的操作系统和GPU兼容的版本，然后按照说明进行安装。请注意，如果您使用的是Quadro或Tesla GPU，则需要选择与Quadro或Tesla GPU相对应的版本。 - 设置环境变量。
在Windows 10中，打开“控制面板”，选择“系统和安全”，然后点击“系统”，再点击“高级系统设置”。在“高级”选项卡中，点击“环境变量”。
在“系统变量”部分中，找到名为“Path”的变量，并双击它。在编辑窗口中，将CUDA bin目录添加到变量值的末尾，并确保在末尾添加一个分号（;）。例如，如果CUDA bin目录的路径是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin，则应该将其添加到Path变量值中。 - 下载并安装PyTorch 2.0。
前往PyTorch官方网站并下载PyTorch 2.0。选择与您的操作系统和GPU兼容的版本，并按照说明进行安装。如果您使用的是GPU版本的PyTorch，则还需要安装CUDA 11.7。如果您使用的是CPU版本的PyTorch，则不需要安装CUDA。 - 检查安装是否成功。
安装完成后，打开命令提示符并键入以下命令：
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
如果PyTorch已成功安装，将显示PyTorch的版本号。如果未成功安装，请检查您是否按照上述步骤正确安装了CUDA和PyTorch，并检查环境变量是否设置正确。
以上是Win10 + CUDA11.7+pytorch手动安装-2.0版本的一般流程。