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一、环境概述与硬件要求

1.1 硬件要求

• 操作系统: Windows 11 (64位)
• 显卡: NVIDIA GPU (RTX系列推荐)
• 内存: 16GB以上(32GB更佳)
• 存储: SSD硬盘，至少50GB可用空间

1.2 软件版本说明(2026年更新)

• NVIDIA驱动: 555.xx及以上
• CUDA Toolkit: 12.9.1
• cuDNN: 9.1.7.0.29 (for CUDA 12.x)
• Anaconda: 2024.06+
• Python: 3.10-3.11
• TensorFlow: 2.16+ (Windows GPU支持有限)
• PyTorch: 2.5+

二、详细安装步骤

2.1 安装NVIDIA显卡驱动

2.1.1 查看当前驱动信息

nvidia-smi

预期输出显示驱动版本和CUDA支持版本。

2.1.2 下载最新驱动

1. 访问NVIDIA官网驱动下载
2. 选择显卡型号和操作系统
3. 下载并安装最新驱动程序

2.1.3 验证驱动安装

nvidia-smi nvcc --version# 此命令需要在CUDA安装后使用

2.2 安装CUDA Toolkit 12.9.1

2.2.1 下载CUDA

访问NVIDIA CUDA下载页面

选择：

• CUDA版本: 12.9.1
• 操作系统: Windows 11
• 架构: x86_64
• 安装程序类型: exe(local)

2.2.2 安装CUDA

1. 运行下载的安装程序
2. 选择安装选项：
   • 精简安装：自动配置环境变量，推荐新手
   • 自定义安装：高级用户可自定义安装路径

2.2.3 配置环境变量

安装完成后，系统会自动添加以下环境变量：

CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.9 CUDA_PATH_V12_9=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.9

在Path中添加：

%CUDA_PATH%\bin %CUDA_PATH%\libnvvp

2.2.4 验证CUDA安装

nvcc -V

应显示CUDA 12.9.1版本信息。

2.3 安装cuDNN 9.1.7.0.29

2.3.1 下载cuDNN

1. 访问NVIDIA cuDNN下载页面
2. 注册并登录NVIDIA开发者账号
3. 下载对应CUDA 12.x的cuDNN 9.1.7.0.29

2.3.2 安装cuDNN

1. 解压下载的压缩包
2. 复制文件到CUDA安装目录：

   将以下文件夹复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.9 - bin\ - include\ - lib\

3. 如果提示文件已存在，选择覆盖

2.3.3 验证cuDNN安装

cdC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.9\extras\demo_suite .\bandwidthTest.exe .\deviceQuery.exe

两个测试都应显示PASS。

2.4 安装Anaconda

2.4.1 下载Anaconda

从清华大学开源镜像站下载最新版本。

2.4.2 安装步骤

1. 运行安装程序
2. 选择"Just Me"安装
3. 选择安装路径（建议非系统盘）
4. 勾选"Add Anaconda3 to my PATH environment variable"

2.4.3 配置conda镜像源

创建或修改C:\Users\<用户名>\.condarc文件：

channels:-defaultsshow_channel_urls:truedefault_channels:-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2custom_channels:conda-forge:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

2.4.4 创建Python虚拟环境

# 创建环境conda create -n dl_envpython=3.10.14# 激活环境conda activate dl_env# 安装基础包condainstallnumpy pandas matplotlib jupyter notebook

2.5 安装PyTorch GPU版本

2.5.1 使用conda安装

# 激活环境conda activate dl_env# 安装PyTorch 2.5+ for CUDA 12.9condainstallpytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.9-c pytorch -c nvidia

2.5.2 使用pip安装（备用方案）

pipinstalltorch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu129

2.5.3 验证PyTorch GPU支持

importtorchprint(f"PyTorch版本:{torch.__version__}")print(f"CUDA可用:{torch.cuda.is_available()}")print(f"CUDA版本:{torch.version.cuda}")print(f"GPU数量:{torch.cuda.device_count()}")print(f"当前GPU:{torch.cuda.get_device_name(0)}")# 测试张量计算x=torch.randn(10000,10000).cuda()y=torch.randn(10000,10000).cuda()z=torch.matmul(x,y)print(f"GPU计算完成，结果形状:{z.shape}")

2.6 安装TensorFlow GPU版本

2.6.1 Windows上的TensorFlow GPU限制

重要提示：从TensorFlow 2.11开始，官方不再提供Windows原生GPU支持。有以下解决方案：

方案A：使用TensorFlow 2.10（旧版本）

# 安装TensorFlow 2.10（最后的Windows GPU版本）pipinstalltensorflow-gpu==2.10.0

方案B：使用WSL2（推荐）

1. 启用WSL2功能：

# 以管理员身份运行PowerShellwsl--install wsl--set-default-version 2

2. 在WSL2中安装Ubuntu
3. 在Ubuntu中安装CUDA、cuDNN和TensorFlow

方案C：使用Docker

# 安装Docker Desktop for Windows# 拉取TensorFlow GPU镜像docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu# 运行容器docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu python -c"import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

方案D：使用conda-forge的TensorFlow

condainstall-c conda-forge tensorflow

2.6.2 验证TensorFlow安装

importtensorflowastfprint(f"TensorFlow版本:{tf.__version__}")print(f"GPU设备列表:{tf.config.list_physical_devices('GPU')}")# 测试GPU计算withtf.device('/GPU:0'):a=tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])b=tf.constant([[5.0,6.0],[7.0,8.0]])c=tf.matmul(a,b)print(f"矩阵乘法结果:\n{c}")

三、常用深度学习库安装

3.1 安装额外机器学习库

# 激活环境conda activate dl_env# 基础数据科学库pipinstallscikit-learn seaborn plotly opencv-python pillow# 深度学习相关pipinstalltransformers datasets accelerate pipinstalltimm albumentations wandb# Jupyter扩展pipinstalljupyter_contrib_nbextensions jupyter contrib nbextensioninstall--user

3.2 创建requirements.txt文件

创建requirements.txt保存环境配置：

torch==2.5.0+cu129 torchvision==0.20.0+cu129 torchaudio==2.5.0+cu129 tensorflow==2.16.1 numpy==1.24.3 pandas==2.0.3 matplotlib==3.7.2 scikit-learn==1.3.0 jupyter==1.0.0 transformers==4.36.2 datasets==2.16.1 accelerate==0.25.0

四、性能优化与配置

4.1 NVIDIA控制面板优化

1. 打开NVIDIA控制面板
2. 管理3D设置 → 程序设置
3. 添加Python/Jupyter相关程序
4. 配置以下设置：
   • 电源管理模式：最高性能优先
   • 纹理过滤 - 质量：高性能
   • 线程优化：开启

4.2 CUDA环境优化

创建cuda_env.bat脚本：

@echo off echo 设置CUDA环境优化... set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 set TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=true set TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 set PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128

4.3 内存监控工具

安装GPU监控工具：

pipinstallgpustat nvitop

使用示例：

importgpustat stats=gpustat.GPUStatCollection.new_query()forgpuinstats:print(f"GPU{gpu.index}:{gpu.name}")print(f" 内存使用:{gpu.memory_used}/{gpu.memory_total}MB")print(f" 使用率:{gpu.utilization}%")

五、常见问题与解决方案

5.1 CUDA版本不匹配问题

症状：torch.cuda.is_available()返回False

解决方案：

# 1. 检查CUDA版本兼容性nvidia-smi nvcc --version python -c"import torch; print(torch.version.cuda)"# 2. 重新安装匹配版本的PyTorchpip uninstall torch torchvision torchaudio pipinstalltorch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu129

5.2 显存不足问题

解决方案：

# 方法1：减少batch sizebatch_size=16# 调整为8或4# 方法2：使用梯度累积accumulation_steps=4optimizer.zero_grad()fori,(inputs,labels)inenumerate(dataloader):outputs=model(inputs)loss=criterion(outputs,labels)loss=loss/accumulation_steps loss.backward()if(i+1)%accumulation_steps==0:optimizer.step()optimizer.zero_grad()# 方法3：使用混合精度训练fromtorch.cuda.ampimportautocast,GradScaler scaler=GradScaler()withautocast():outputs=model(inputs)loss=criterion(outputs,labels)scaler.scale(loss).backward()scaler.step(optimizer)scaler.update()

5.3 多GPU训练配置

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,DistributedSamplerimporttorch.distributedasdistimporttorch.multiprocessingasmpdefsetup(rank,world_size):"""初始化分布式训练"""os.environ['MASTER_ADDR']='localhost'os.environ['MASTER_PORT']='12355'dist.init_process_group("nccl",rank=rank,world_size=world_size)deftrain(rank,world_size):"""分布式训练函数"""setup(rank,world_size)# 创建模型并移动到对应GPUmodel=YourModel().to(rank)model=nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_ids=[rank])# 使用DistributedSamplerdataset=YourDataset()sampler=DistributedSampler(dataset,num_replicas=world_size,rank=rank)dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=32,sampler=sampler)# 训练循环forepochinrange(num_epochs):sampler.set_epoch(epoch)forbatchindataloader:# 训练代码...passdist.destroy_process_group()# 启动多GPU训练if__name__=="__main__":world_size=torch.cuda.device_count()mp.spawn(train,args=(world_size,),nprocs=world_size)

六、测试脚本与验证

6.1 完整环境测试脚本

创建test_environment.py：

importsysimporttorchimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportplatformdefprint_system_info():"""打印系统信息"""print("="*50)print("系统信息")print("="*50)print(f"操作系统:{platform.system()}{platform.release()}")print(f"Python版本:{sys.version}")print(f"工作目录:{os.getcwd()}")print()deftest_pytorch_gpu():"""测试PyTorch GPU支持"""print("="*50)print("PyTorch GPU测试")print("="*50)print(f"PyTorch版本:{torch.__version__}")print(f"CUDA可用:{torch.cuda.is_available()}")iftorch.cuda.is_available():print(f"CUDA版本:{torch.version.cuda}")print(f"GPU数量:{torch.cuda.device_count()}")foriinrange(torch.cuda.device_count()):print(f"GPU{i}:{torch.cuda.get_device_name(i)}")print(f" 计算能力:{torch.cuda.get_device_capability(i)}")print(f" 内存总量:{torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory/1e9:.2f}GB")# 性能测试print("\n性能测试...")start=torch.cuda.Event(enable_timing=True)end=torch.cuda.Event(enable_timing=True)x=torch.randn(10000,10000,device='cuda')y=torch.randn(10000,10000,device='cuda')start.record()z=torch.matmul(x,y)end.record()torch.cuda.synchronize()print(f"矩阵乘法时间:{start.elapsed_time(end):.2f}ms")print()deftest_tensorflow_gpu():"""测试TensorFlow GPU支持"""print("="*50)print("TensorFlow GPU测试")print("="*50)print(f"TensorFlow版本:{tf.__version__}")gpus=tf.config.list_physical_devices('GPU')ifgpus:print(f"找到{len(gpus)}个GPU")forgpuingpus:print(f"{gpu.name}")# 测试GPU计算withtf.device('/GPU:0'):a=tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])b=tf.constant([[5.0,6.0],[7.0,8.0]])c=tf.matmul(a,b)print(f"GPU计算测试通过，结果:\n{c.numpy()}")else:print("未检测到TensorFlow GPU设备")print("提示: TensorFlow 2.11+ 在Windows上需要WSL2或Docker")print()deftest_mixed_precision():"""测试混合精度性能"""print("="*50)print("混合精度测试")print("="*50)iftorch.cuda.is_available():# 创建测试数据dtype=torch.float16 x=torch.randn(8192,8192,device='cuda',dtype=dtype)y=torch.randn(8192,8192,device='cuda',dtype=dtype)# 预热for_inrange(10):_=torch.matmul(x,y)# 性能测试importtime torch.cuda.synchronize()start=time.time()for_inrange(100):z=torch.matmul(x,y)torch.cuda.synchronize()end=time.time()print(f"混合精度(FP16) 100次矩阵乘法:{end-start:.2f}秒")print(f"平均每次:{(end-start)*10:.2f}ms")print()defmain():"""主测试函数"""print_system_info()test_pytorch_gpu()test_tensorflow_gpu()test_mixed_precision()print("="*50)print("环境测试完成！")print("="*50)if__name__=="__main__":main()

七、维护与更新

7.1 环境导出与恢复

# 导出环境配置condaenvexport>environment.yml pip freeze>requirements.txt# 从文件创建环境condaenvcreate -f environment.yml pipinstall-r requirements.txt

7.2 定期更新

# 更新condaconda update conda# 更新所有包conda update --all# 更新PyTorchpipinstall--upgrade torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu129

八、最佳实践建议

1. 使用虚拟环境：为每个项目创建独立的conda环境
2. 版本控制：记录所有包的版本，确保可复现性
3. 备份驱动：定期备份NVIDIA驱动和CUDA安装包
4. 监控温度：使用GPU-Z或MSI Afterburner监控GPU温度
5. 定期清理：清理conda缓存和不需要的包

总结

本指南详细介绍了在Windows 11上搭建完整深度学习GPU环境的步骤。虽然TensorFlow在Windows上的原生GPU支持有限，但通过WSL2或Docker方案可以解决。PyTorch对Windows GPU支持良好，是当前推荐的选择。

对于2026年的环境，建议：

1. 优先使用PyTorch进行深度学习开发
2. 考虑使用WSL2获得更好的TensorFlow支持
3. 定期检查NVIDIA官网获取最新驱动和CUDA版本
4. 关注PyTorch和TensorFlow官方文档的版本兼容性说明

此环境配置适合从学习到生产的多种深度学习应用场景。