人工智能-运维-win10安装cuda

不念不忘少年蓝@ 2022-09-05 14:55 202阅读 0赞

**注: 本文以python 3.7.4 安装 TensorFlow 1.14.0 GPU 举例**

# 一.安装 TensorFlow 1.14.0 GPU 版本 #

pip install tensorflow-gpu==1.14.0

**注:以pip安装的 tensorflow-gpu 版本所用cuda为10.0版本**

**也可以在 github 中下载别人整理好的版本:**

https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
**选择相应的gpu版本即可**

**注: 以此方法下载的 tensorflow-gpu 1.14.0版本需要的cuda为10.1版本, 到时候具体问题具体分析即可**

# 二.下载和安装nvidia显卡驱动 #

**在cmd命令行中输入:**

nvidia-smi

**如果返回结果则可以略过此步骤**

## 1.查看 NVIDIA 显卡型号 ##

**在控制面板的设备管理器上查看显卡型号:**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
**比如我的是: GeForce GTX 960M**

## 2.安装 NVIDIA 显卡驱动 ##

**下载地址:**

https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]  
**一直点击下一步安装即可, 安装完成后在cmd中输入:**

nvidia-smi

**输出如下则代表安装成功:**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]

# 三.下载 cuda #

## 1. 下载地址: ##

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]  
**选择相应版本:**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]

## 2.安装cuda ##

**在默认位置安装即可**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]  
**选择自定义, 再安装下一步**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]  
**取消勾选 Visual Studio Integration(视情况看是否需要Visual Studio)**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 9]  
**在该路径中查看是否存在 nvcc.exe, 这个程序很重要**

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin

**在该路径中查看是否存在 cupti64\_100.dll, 这个程序很重要**

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64

# 四.下载 cuDNN #

**找到对应cuda版本的cuDNN(下载cuDNN需要注册账号)**

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 10]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 11]  
**下载后将 压缩包 解压,将 cuda 文件夹重命名为 cudnn, 并将该文件夹复制到**

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 12]

# 五.配置环境变量 #

**在系统环境变量的Path中添加如下路径:**

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\cudnn\bin

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 13]

# 六.配置环境变量 #

**在 cmd 命令行中输入**

nvcc -V

**如输出:**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 14]  
**则安装成功**

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5eTEwMjg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20220829/668687793f964ceaa76be4d6c3532dcf.png
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