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1、检查电脑显卡支持的CUDA版本

2、在CUDA官网查看可用的CUDA

3、下载CUDA

4、检查CUDA环境变量

5、安装cuDNN

6、设置环境变量

7、下载pytorch

8、在虚拟环境之中检测cuda是否可用

9、paddle安装

10、代码改错

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1、检查电脑显卡支持的CUDA版本

在cmd运行下方代码，注意驱动以及CUDA可支持版本

nvidia-smi

2、在CUDA官网查看可用的CUDA

CUDA驱动要求查看该网址：CUDA 12.2 Release Notes (nvidia.com)

paddle快速安装网址：开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台 (paddlepaddle.org.cn)

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 注意在满足的驱动版本要求的前提下，可以下载较低版本cuda。

 由于paddle只支持以下版本，故选择CUDA11.7。

3、下载CUDA

网址：CUDA Toolkit 11.7 Downloads | NVIDIA Developer

4、检查CUDA环境变量

win+r输入control system，打开高级系统设置，检查是否包含对应版本系统变量。

在CMD输入nvcc -V，检查CUDA版本，如果存在多版本CUDA，注意重新打开cmd运行该代码，否则可能是之前的缓存，无法查看到最新版本。

nvcc -V

5、安装cuDNN

cuCDNN网址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

 由于paddle安装要求，故选择cuDNN 8.4.1，下载安装

6、设置环境变量

http://t.csdn.cn/wfFDk

7、下载pytorch

Start Locally | PyTorch

8、在虚拟环境之中检测cuda是否可用

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

9、paddle安装

网址：Windows 下的 Conda 安装-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台

10、代码改错

代码报错：Warning:: 0D Tensor cannot be used as 'Tensor.numpy()[0]' . In order to avoid this problem, 0D Tensor will be changed to 1D numpy currently, but it's not correct and will be removed in release 2.6. For Tensor contain only one element, Please modify 'Tensor.numpy()[0]' to 'float(Tensor)' as soon as possible, otherwise 'Tensor.numpy()[0]' will raise error in release 2.6.

变量错误

修改办法；change Tensor.numpy()[0] to float(Tensor). by ShawnNew · Pull Request #2891 · PaddlePaddle/PaddleClas (github.com)

成功运行：