cuda12.3
时间: 2025-05-14 15:52:50 浏览: 36
### CUDA 12.3 的安装与配置指南
#### 下载 CUDA Toolkit
NVIDIA 提供了官方的 CUDA Toolkit 下载页面,用户可以根据自己的操作系统选择合适的版本进行下载。对于 CUDA Toolkit 12.3 Update 2,可以从以下链接访问并获取适合的操作系统包[^1]。
```plaintext
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
```
在该页面上,需按照提示选择对应的操作系统(Windows、Linux 或 macOS)、架构(x86_64)、发行版以及版本号来定位到具体的 CUDA 12.3 安装文件。
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#### 配置环境变量
完成 CUDA Toolkit 的安装后,需要正确设置系统的环境变量以便于程序调用 GPU 加速功能。以下是针对 Windows 平台的具体操作:
- **Path 变量添加路径**: 将 CUDA 工具链目录加入 `PATH` 环境变量中,通常为:
```plaintext
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\bin
```
- **Library 路径配置**: 如果项目依赖动态库,则还需将以下路径追加至 `LIBRARY_PATH` 中:
```plaintext
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\lib\x64
```
上述更改可通过控制面板中的“高级系统设置”->“环境变量”实现。
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#### PyTorch 版本适配与安装
为了使 PyTorch 支持 CUDA 12.3,在 Conda 环境下可以通过指定参数的方式安装兼容版本。例如,当目标平台为 Windows 且已确认显卡驱动满足最低需求时,可执行如下命令以创建新的虚拟环境并加载必要的组件[^2]:
```bash
conda create -n torch_env python=3.9
conda activate torch_env
conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
```
注意这里选择了 Python 3.9 作为基础解释器版本,因为部分高版本可能尚未完全测试完毕而引发潜在冲突问题[^3]。
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#### 手动验证安装成果
最后一步是对整个流程的效果加以检验。打开任意支持命令行交互的应用窗口,尝试运行简单的张量运算脚本来观察是否存在错误消息反馈:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 应返回 True 表明硬件可用状态良好
print(torch.version.cuda) # 输出当前使用的 CUDA 编译版本号
```
如果以上两步均正常工作,则表明 CUDA 和 PyTorch 成功集成在一起。
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