前言

因为有一块3050的显卡，更新驱动的时候把之前配好的cuda10.0覆盖了，因此需要重新配置一下环境。记录一下过程，方便后面自己尽快恢复环境。

一、下载3050驱动

N卡的驱动下载过程都是一样的，先进入官网驱动程序下载

选择对应的配置，有的是笔记本的，注意区分一下。配置好了就下载，下载好驱动程序后打开运行，简易安装即可。安装完出现NVIDIA控制面板则代表成功了。

二、下载CUDA

我之前安装的10.1版本用不了，只能重新安装11.X的CUDA。
各个版本CUDA下载地址:
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
我直接下载最新的11.6.

直接下载即可。安装过程参考我之前的这篇博文。

可直接默认。

喝杯茶等一等。

环境变量会自己修改好，不需要重新配置。
打开CMD查看版本:

nvcc --version

二、cuDNN下载

到官网查看CUDA和cuDNN版本对应关系。
CUDA和cuDNN版本对应关系

找到对应的版本下载好就行，我选择的是11.x的
可能需要注册账号密码，其实有时候挺卡的，不过注册应该还是比较简单的。注册好后下载时候还需要填一个表单，随便填就行，机构随便输入一个，会自动补全，选上就行，提交后会自动下载好。

三、cuDNN配置

解压刚才下载好的文件，会得到下列文件。

将上面三个文件夹复制到CUDA安装路径里面。我的安装路径是默认的，所以在:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6

四、pytorch环境配置

常见指令参考我这篇博文。

①、创建虚拟环境

我创建一个名为Detect的环境。python使用3.8。打开anaconda prompt。

conda create -n Detect python=3.8

进入环境:

activate Detect

安装pytorch
指令可以参考官网:

本来以为我下的11.6不行，以为pytorch最高支持11.3的，不过居然可以用。

pip3 install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio===0.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

至此，配置成功。

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