Windows10安装CUDA和cuDNN

客官°小女子只卖身不卖艺 2023-03-13 02:07 17阅读 0赞

##### 前言 #####

> 我们都知道，CUDA和cuDNN是用来加速深度学习计算的，那么怎么在Windows上面安装CUDA以及cuDNN呢？

##### 准备阶段 #####

> 1 自己电脑上应该有Nvidia显卡，显存最好8G或者8G以上，当然4G或者6G也行，只不过就是Batch size 设置小一点  
> 2 查看Nvidia显卡版本，一般Windows上有显卡的话，显卡驱动都是自动安装的，所以我们可以通过命令行，然后输入Nvidia-smi来查看自己电脑上的驱动版本:  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
> 这里我的显卡驱动版本是432.0 ，CUDA版本为10.1，这里 需要注意下，如果您的GPU在这里已经提示了CUDA Version版本，您需要在系统盘下的C:\\Program Files 和 C:\\Program Files (x86) 找找有没有CUDA相关的文件夹存在，如果有的话，就不用重新安装了，如果没有的话，需要手动进行安装，这里我也不确定通过nvidia-smi查看前，是否显卡已经预装了CUDA，查阅了一些资料，貌似这个查出来的版本是指该显卡支持的最高的CUDA版本，[原文链接][Link 1]  
> ![在这里插入图片描述][20200509150212713.png]

##### 安装CUDA ToolKit #####

[点击进入][Link 2]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

##### 选择合适的版本进入，按照以下方式选择 #####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

##### 下载后安装 #####

1 同意安装  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
2 选择自定义![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
3 默认所有组件，下一步![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
4 记住这里的安装路径，可以自行改变，我这里由于使用的固态，所以默认就在C盘了![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
5 开始安装![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

#### 开始安装cuDNN ####

[点击进入][Link 3]

> 注意这里需要你有个Nvidia的账号使用自己的Email注册就行  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
> 下载结束后，解压  
> ![在这里插入图片描述][20200509152443222.png]  
> 将这三个文件夹的内容复制到之前提示你记得三个路径，其实没改过的话默认是  
> C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.1  
> 将cudnn文件夹里三个文件里的内容复制到上面文件里相同名字的文件夹下，即可。  
> ![在这里插入图片描述][20200509152650432.png]

##### CUDA环境变量 #####

这个会自动生成  
![在这里插入图片描述][20200509152934939.png]  
再在环境变量中添加以下路径：

> C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.1  
> C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.1\\bin  
> C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.1\\lib\\x64  
> C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.1\\libnvvp

也有可能在系统路径中已经有了这些路径，就不用添加了

![在这里插入图片描述][20200509153128876.png]

##### 这就装好了CUDA和cuDNN，这就可以后续的实验了，也可以查看cuDNN版本 #####

> 记事本打开  
> C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.1\\include\\cudnn.h  
> 可以看到版本号  
> ![在这里插入图片描述][20200509155912960.png]

###### Pytorch ######

[点击进入][Link 4]  
可以下载对应CUDA10.1版本的pytorch的whl文件进行安装，因为CUDA 10.1版本在Pytorch官网上是没有的,  
cu后为cuda版本，torch后为torch版本，torchvision后为torchvision版本，cp后为python版本，最后面代表windows64位  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

##### 其他的框架可以自行安装GPU版本的 #####

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230312/d4bbad760cba45eb9c244a41ca2232b7.png
[Link 1]: https://www.jianshu.com/p/d3b9419a0f89
[20200509150212713.png]: /images/20230312/a68735fc5f7648529bac7f211c06aeeb.png
[Link 2]: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230312/82937165b98140d495d0760c6545ec92.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230312/7cac720b04b44c38a2c4762d9e9c93d1.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20230312/3c04718224554dd886a4ceed1aa8a138.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20230312/dde97aeaf0644f2fbca2ae35f05062dd.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20230312/235f1c1c35b24103b6f9917b919d5a45.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20230312/6c896a2d33fd49d3bb86f4049c33068c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20230312/ba33af06ef3f41d397b1d8d429d8e82b.png
[Link 3]: https://developer.nvidia.com/cudnn
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20230312/f79c03d2a4bc48c8ae9d3bfb7b9a65c5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20230312/1ef0fd72bc1b452db4dc3155780eee01.png
[20200509152443222.png]: /images/20230312/f5756963e82a4bba86928e541f31791c.png
[20200509152650432.png]: /images/20230312/56171779b33e4f11bdd996ba10d23528.png
[20200509152934939.png]: /images/20230312/53ada2f47ac344109c3158543b1371dc.png
[20200509153128876.png]: /images/20230312/ae1debe0ab894a628a91bae0abdaf511.png
[20200509155912960.png]: /images/20230312/33d1c5ffdaa54dd0a4047134449758ea.png
[Link 4]: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20230312/5c8d56fae1ca4adf9b69757443d97a89.png