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  • Windows安装cuda环境

    千次阅读 2019-11-24 10:20:00
    Windows安装cuda环境一、查看cuda版本1、查看Nvidia驱动支持cuda版本2、Nvidia驱动支持的cuda版本一览表二、安装cuda三、安装cudnn四、测试 一、查看cuda版本 1、查看Nvidia驱动支持cuda版本 打开Nviadia控制面板-...

    一、查看cuda版本

    1、查看Nvidia驱动支持cuda版本

    打开Nviadia控制面板-系统信息-组件
    

    在这里插入图片描述
    看到我这里安装的nvidia驱动支持的是cuda10.0,因此需要到nvidia下载cuda10.0进行安装。

    2、Nvidia驱动支持的cuda版本一览表

    当然你若是需要指定的cuda版本,但驱动并不支持,则需要卸载当前的
    nvidia驱动,并下载下表cuda对应的驱动进行重新安装。
    

    在这里插入图片描述
    官方说明文档链接

    二、安装cuda

    根据第一部分的说明,确定好相应的cuda版本,并在官网下载cuda进行安装。
    

    官方链接
    cuda版本一定要对应!
    英伟达驱动旧版本下载链接1
    下载链接2
    默认只显示10行,可以在控制面板将索引10改为100,就获得了更多的版本驱动下载链接。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

     双击.exe文件直接默认安装。
     使用如下命令查看是否安装成功:
    

    在命令行中输入
    nvcc -V

    在这里插入图片描述

    出现cuda版本信息则说明安装成功。
    

    三、安装cudnn

    cudnn下载链接
    可能要你注册登录,这点麻烦还是要忍的

    也可尝试链接,可能不需要登录。

    选择相应的版本进行安装。一定要和cuda版本对应
    在这里插入图片描述

    作为cuda的补充,安装简单多了,只需要把下载后的压缩文件解压缩,分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容
    拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5对应的include、lib、bin目录下即可。
    

    至此cuda就已经安装完毕!

    展开全文
  • windows安装CUDA

    千次阅读 2019-09-26 20:48:38
    期间,安装CUDA时目录选择出错了导致安装在了C盘的temp目录下 之后出了一个问题, 环境变量 安装程序提示我这个环境变量太长了它加不进去,所以手动尝试加了一下环境变量 添加环境变量遇到了环境变量的字符...

    主要是参考了这篇文章win10+pytorch CUDA

    期间,安装CUDA时目录选择出错了导致安装在了C盘的temp目录下

    之后出了一个问题,


    10651191-0b521b1928dcc359.png
    环境变量

    安装程序提示我这个环境变量太长了它加不进去,所以手动尝试加了一下环境变量

    添加环境变量时遇到了环境变量的字符过长的问题,参考了解决

    添加完环境变量后终于可以正确显示CUDA的版本了

    zz :: ~ » nvcc -V
    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
    Built on Sun_Jul_28_19:12:52_Pacific_Daylight_Time_2019
    Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243
    

    之后想要进一步安装Cudnn,因为优化做的更好,但是感觉太茫然就没有尝试了

    去Pytorch官网选择一下就可以安装了

    10651191-b2c7c1ba5b7d70f3.png
    pytorch官网

    之前因为安装了一个torch,但是是不支持cuda的这次重新装一个(不需要手动卸载,pip会自动检测到然后卸载掉老的版本

    10651191-e285df64c95877a1.png
    torch测试能够使用cuda

    安装时候遇到了这个错误

    10651191-4e0730d090b39745.png
    error
    zz :: ~ » python
    Python 3.5.4 (v3.5.4:3f56838, Aug  8 2017, 02:17:05) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> import torch
    >>> torch.__version__
    '1.2.0'
    >>> torch.cuda.is_available()
    True
    

    终于安装成功了

    展开全文
  • windows10安装cuda10.2

    万次阅读 多人点赞 2019-11-24 16:07:55
    cuda10.2安装前言下载cuda10.2和cudnn查看本机驱动版本安装过程安装cudnn验证 前言 tensorflow1.12之后gpu使用cuda10.0对应的驱动,不要求安装cuda,[但pytorch要求安装cuda和cudnn(暂不确定)],如果本机的驱动版本...

    前言

    tensorflow1.12之后gpu使用cuda10.0对应的驱动,不要求安装cuda,[但pytorch要求安装cuda和cudnn(暂不确定)],如果本机的驱动版本小于cuda10.0对应的驱动版本,建议安装cuda10.x的驱动来覆盖本机的驱动,不用卸载再安装驱动

    下载cuda10.2和cudnn

    cuda
    cudnn

    不详讲了,本机下载对应的文件:
    cuda_10.2.89_441.22_win10.exe
    cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32.zip

    查看本机驱动版本

    1. 打开nvidia的控制面板 -> 系统信息
      在这里插入图片描述
    2. 驱动是cuda9.0版本,安装cuda10.2时需要覆盖此驱动
      在这里插入图片描述

    安装过程

    1. 选择自定义安装,可以选择安装驱动,覆盖本机的驱动
      在这里插入图片描述
    2. 不要选Visual Studio Integration,即使选了也不能成功安装
      在这里插入图片描述
    3. 如果本机的驱动版本(当前版本)小于cuda对应的版本(新版本),则选择,否则不选。如果当前版本小于新版本,并且不覆盖安装,之后电脑会频繁蓝屏或死机
      在这里插入图片描述
    4. 记住安装位置,tensorflow要求配置环境
      在这里插入图片描述
    5. 安装完成后配置环境,Path需要手动添加如下路径,对应上一步的安装路径
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64
      C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\bin\win64
      C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\common\lib\x64
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    安装cudnn

    将下载的cudnn文件解压,复制里面的文件夹到cuda的安装目录即可
    bin
    include
    lib

    验证

    打开命令窗口cmd,输入验证命令 nvcc -V
    C:\Users\Administrator\Desktop> nvcc -V
    nvcc: NVIDIA ® Cuda compiler driver
    Copyright © 2005-2019 NVIDIA Corporation
    Built on Wed_Oct_23_19:32:27_Pacific_Daylight_Time_2019
    Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89

    输出如上信息表示 安装成功!

    展开全文
  • windows安装cuda11.1、cudnn及pytorch

    千次阅读 2021-05-27 19:18:07
    windows安装cuda11.1、cudnn及pytorch安装cuda查看显卡驱动版本是否符合cuda11.1的要求下载cuda驱动安装包功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片...

    cuda驱动程序的下载与安装

    查看显卡驱动版本是否符合cuda11.1的要求

    cuda11.1要求显卡驱动版本>=455.23,如果不想升级驱动版本可安装低版本的cuda。如果当前版本不符合要求,可在待会cuda安装中勾选安装显卡驱动。
    在这里插入图片描述
    可在nvidia控制面板-系统信息-显示-细节中查看驱动程序版本。
    在这里插入图片描述

    下载cuda驱动安装包

    点击此处跳转cuda下载链接
    在这里插入图片描述
    点击CUDA Toolkit 11.1.1,跳转到新页面,选择相应的信息即可开始下载。
    在这里插入图片描述

    安装cuda

    运行安装包,打开需要等一会才会弹出界面,然后按下面图片所示选择安装:

    1. 选择临时解压路径,这个默认就行

    选择解压路径,这个默认就行

    1. 选择同意并继续
      在这里插入图片描述
    2. 选择自定义
      在这里插入图片描述
    3. 当前驱动版本这也会显示当前版本的,安装包提供的版本是456.81,还没我462.30高,所以我就取消了勾选。如果驱动版本低于最开始那个表格中要求的版本就务必勾选上,满足了的话勾与不勾就随意啦。
      在这里插入图片描述
    4. 选择安装路径,这个根据自己的需求改,我自己一般就选择默认的了。
      在这里插入图片描述
    5. 打勾,点击next,然后等待安装完成。
      在这里插入图片描述

    cudnn的下载与安装

    下载cudnn

    点此跳转到cudnn下载页面,需要登陆登录nvidia账号才行,没有可以注册一个。之后选择点击第一个就行了,如果想下载其他版本的cudnn,点击下方Archived cuDNN Releases即可。
    在这里插入图片描述
    选择对应的版本开始下载,这里选择如图红色方框所标示的版本就行了。
    在这里插入图片描述

    安装cudnn

    cudnn下载下来后是一个压缩包,如果cuda是安装在默认路径,则将压缩包中bin文件夹的内容复制到下面的路径。如果是非默认路径,复制到到相应安装路径下的bin文件夹中就行了。

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin
    

    将将压缩包中include文件夹的内容复制到到下面的路径。如果是非默认路径,复制到到相应安装路径下的include文件夹中就行了。

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include
    

    将将压缩包中lib文件夹的内容复制到到下面的路径。如果是非默认路径,复制到到相应安装路径下的对应的文件夹中就行了。

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x64
    

    pytorch的下载与安装

    点此进入到pytorch主页,在此页面选择系统,cuda版本等信息会显示安装的方式。可使用conda和pip安装,个人喜好我一般使用pip,如果使用conda建议更换国内源(推荐交大源或者清华源),这样下载更快。
    在这里插入图片描述
    在cmd中进入相应的环境,输入
    pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio===0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html即可安装。

    如果只想安装CPU版本,可在Compute Platform这选择CPU,根据相应命令在cmd中下载即可。

    展开全文
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空空如也

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