PyTorch 的 CUDA GPU 支持 · 安装五条铁律（最新版 2025 修订）（适用于所有用户）-CSDN博客

是否需要预先安装 CUDA Toolkit？——按使用场景分级推荐及进阶说明-CSDN博客 

“100% 成功的 PyTorch CUDA GPU 支持” 安装攻略_torch cuda 安装-CSDN博客 

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🚀【CUDA GPU 支持安装全攻略】PyTorch 深度学习开发者指南

面向对象：初学者、研究人员、生产部署人员
适用平台：Windows / Linux / WSL / 容器环境等全平台支持

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📌 一、环境准备与平台说明

无论你使用的是 Windows、Linux 还是 WSL，使用 PyTorch 支持 GPU 的前提都是：

• 安装并正确配置 NVIDIA 显卡驱动

• 系统支持 CUDA GPU

• PyTorch 安装包使用了合适的 CUDA 后端版本

平台	GPU 驱动安装方式	推荐系统
Windows	安装 NVIDIA 官方驱动 .exe	Windows 10/11 x64
Linux	使用包管理器（如 apt/dnf）或 .run 安装包	Ubuntu / Fedora / RHEL
WSL2	Windows 端驱动统一控制 GPU，WSL 子系统只需更新内核支持	Ubuntu on WSL2

我们推荐使用 WSL2 + Ubuntu 22.04 的组合，在 Windows 上也能获得 Linux 级别的性能和兼容性。

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📌 二、NVIDIA 驱动安装与 GPU 验证

驱动是 CUDA 的基础，必须先装好！

✅ 驱动安装完毕后，请执行：

nvidia-smi

 

确认输出类似以下内容：

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 576.02                 Driver Version: 576.02         CUDA Version: 12.9     |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                  Driver-Model | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce RTX 3090      WDDM  |   00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
|  0%   46C    P8             21W /  350W |   10246MiB /  24576MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

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📌 三、CUDA 与 cuDNN 版本对应关系

支持矩阵 — NVIDIA cuDNN 后端
一般情况下无需手动安装 CUDA Toolkit 或 cuDNN（除非你要编译源码或开发底层 CUDA 程序）。但理解版本兼容很重要。

 

CUDA 版本	支持的 cuDNN 版本	PyTorch 支持状态
12.1	cuDNN 9.x	✅ 支持
11.8	cuDNN 8.6.x	✅ 支持
11.7	cuDNN 8.5.x	✅ 支持
11.6	cuDNN 8.4.x	✅ 支持
≤11.3	已过时	❌ 不建议使用

📎 PyTorch 的安装包已经包含了 runtime 所需的 cudart + cuDNN 动态库，无需重复安装！

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📌 四、PyTorch 与 CUDA 的兼容性（选版本必看）

请始终通过 PyTorch 官网获取与当前驱动兼容的 PyTorch + CUDA 对组合版本。

🎯 举例：常用组合参考

PyTorch 版本	CUDA 后端	pip 安装命令
2.2.x	cu121	pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
2.1.x	cu118	--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
1.13.x	cu117	--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

如需安装 CPU 版本，可直接：

pip install torch torchvision torchaudio

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📌 五、PyTorch 安装方式详解

✅ 推荐方式一：pip 安装（适用所有平台）

# 安装 CUDA 12.1 后端版本
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

✅ 推荐方式二：conda 安装（适用 Anaconda 环境）

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

⚠️ 源码编译（进阶用户专用）

用于自定义构建 PyTorch 或开发自定义 CUDA 内核的情况，需要：

CUDA 工具包 12.9 Update 1 下载 |NVIDIA 开发人员 

 

 cuDNN 9.10.2 下载 |NVIDIA 开发人员

 

• 安装 CUDA Toolkit 与 cuDNN

• 设置环境变量 CUDA_HOME ( CUDA12.6+ 之后会自动处理环境变量的设置)

• 使用 python setup.py install 编译

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📌 六、GPU 环境验证步骤（安装完成后必须执行）

import torch  # 导入 PyTorch 库print("PyTorch 版本：", torch.__version__)  # 打印 PyTorch 的版本号# 检查 CUDA 是否可用，并设置设备（"cuda:0" 或 "cpu"）
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print("设备：", device)  # 打印当前使用的设备
print("CUDA 可用：", torch.cuda.is_available())  # 打印 CUDA 是否可用
print("cuDNN 已启用：", torch.backends.cudnn.enabled)  # 打印 cuDNN 是否已启用# 打印 PyTorch 支持的 CUDA 和 cuDNN 版本
print("支持的 CUDA 版本：", torch.version.cuda)
print("cuDNN 版本：", torch.backends.cudnn.version())# 创建两个随机张量（默认在 CPU 上）
x = torch.rand(5, 3)
y = torch.rand(5, 3)# 将张量移动到指定设备（CPU 或 GPU）
x = x.to(device)
y = y.to(device)# 对张量进行逐元素相加
z = x + y# 打印结果
print("张量 z 的值：")
print(z)  # 输出张量 z 的内容

终端验证（用于确认驱动状态）：

nvidia-smi

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📌 七、多 GPU 或指定 GPU 的使用方式

PyTorch 支持多 GPU，只需通过索引编号设置：

device = torch.device("cuda:0")  # 使用第一张 GPU
model.to(device)

遍历所有 GPU 名称：

for i in range(torch.cuda.device_count()):print(f"GPU {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)}")

推荐使用 torch.nn.DataParallel 或 torch.distributed 进行多卡训练。

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📌 八、性能测试与环境诊断（可选）

运行以下脚本测试矩阵乘法性能（浮点运算）：

import torch
import timex = torch.rand(5000, 5000, device='cuda')
y = torch.rand(5000, 5000, device='cuda')torch.cuda.synchronize()
start = time.time()for _ in range(10):z = x @ ytorch.cuda.synchronize()
print("10 次 matmul 用时：", time.time() - start, "秒")

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✅ 总结回顾

我们建议按以下顺序执行：

1. 安装 GPU 驱动，确认 nvidia-smi 正常

2. 安装 PyTorch 对应 CUDA 后端版本（官网推荐为准）

3. 验证 GPU 是否可用（torch.cuda.is_available()）

4. 如果需要，自定义 GPU 编号、管理多 GPU 环境

5. 可选进行性能基准测试或深度模型推理测试

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