亲测可行！RTX3060显卡驱动版本11.3，CUDA版本11.2，cudnn版本是与CUDA对应的版本11.2。

  • 安装好CUDA和cudnn。

  • 在Annaconda中新建环境“Paddle”；

  • 然后从Anaconda Prompt进入，切换环境到“Paddle”

  • 然后从Paddle官网选择符合自己计算机CUDA的版本，如下

  • 复制安装信息中的代码（例如，我的CUDA版本是11.2，cudnn版本是与CUDA对应的版本11.2，RTX显卡驱动版本是11.3）

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post112 -f https://www.paddlepaddle/whl/windows/mkl/avx/stable.html
  • 回车运行上述代码，等待安装，大约耗时几分钟；
  • 验证是否安装成功，在Anaconda的环境“Paddle”中启动spyder、vscode等程序（确保切换到了对应的环境“Paddle”），运行以下代码
import paddle
paddle.utils.run_check()

或者更快捷的方法，是在Anaconda Prompt中进入python解释器，然后运行上述代码，结果类似于（红色剪头就是GPU信息，红色下划线显示安装成功）

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