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2022-05-08 11:00:36
安装方法一:
1、打开Nvidia控制面板,选择“管理3D设置”,点击左下角“系统信息”,在弹出来的界面中选择“组件”,查看“NVCUDA64.DLL”,右边即为可下载的cuda版本,我这里是CUDA 11.6。
2、到cuda官网下载对应版本的安装包,然后安装。安装步骤可参考https://blog.csdn.net/m0_37605642/article/details/99100924
但是我最后还是安装失败,显示所有组件未安装。然后试了方法二成功的。安装方法二:
1、确保Anaconda已下载好,然后在https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html中查看cuda下载指令。
2、打开“Anaconda prompt(Anaconda)”,输入指令conda install cuda -c nvidia
。如果安装很慢,最后失败,可以更换源:在目录“C:\Users\xx”下找到.condarc,如果没有找到,可以点击左上角的“查看”->勾选“隐藏的项目”。
用记事本打开.condarc,把内容改成:channels: - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ ssl_verify: true show_channel_urls: true
然后再在Anaconda prompt(Anaconda)中输入指令:
conda install cuda -c nvidia
,很快就下载好了。
3、验证cuda是否安装好
Anacond prompt(Anaconda)中输入nvcc -V
,能输出cuda版本号即可。
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我强调下 这个需要注意版本问题的.
注意 (个人的想法,安装思路,仅供参考)
pytorch
需要注意这个现在支持的版本.根据这个支持的版本去下载对应的cuda
和cudnn
应为你pytorch
的版本对不上 你cuda
装上了也不行的. 到时候检测运行的时候直接就False
.我现在安装的
pytorch
支持cuda
的版本是 11.3. 所以你们安装的时候需要注意. 应该是可以用低版本
的安装的. (指的是cuda
). 切记,切记,切记,https://pytorch.org/ 这是
pytorch
的官网.
简单的说 :
- 先看
pytorch
官网是支持的cuda
的版本. - 然后去
cuda
下载网站 查看对应的版本,(自己看着来,我下载的时候是对着pytorch
上面需要的版本来的) ,注意自己的显卡驱动的版本.不要低于cuda要求的显卡版本
. - 对应
cuda
的版本去下载cudnn
- 都安装配置完成后,再去
pytorch
官网下载pytorch
就行 直接复制下载即可. - 最后运行测试下.
以下出现的所有cuda和cudnn的版本都是作为安装教程使用,具体版本根据情况而定.
以下出现的所有cuda和cudnn的版本都是作为安装教程使用,具体版本根据情况而定.
以下出现的所有cuda和cudnn的版本都是作为安装教程使用,具体版本根据情况而定.
图片只是记录一个安装流程.
先校验英伟达显卡版本.(后续切勿自动更新这个)
对应显卡版本进行下载对应的cuda版本 (
也可以降低版本安装
)这是网址 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
找到自己合适的版本即可.
安装的版本 不能超过
pytorch
限制的版本
简单的说下这里的逻辑:
pytorch
版本限制你cuda
的版本cuda
限制你的显卡驱动版本- 所以说
pytorch
要求的cuda
的版本时, 需注意自己显卡驱动的版本不得低于cuda
要求版本. - 举例子
pytorch
安装 11.3版本的cuda
. 11.3版本的cuda
需要显卡驱动为469.xx
的.所以说 我们需要显卡版本是 大于等于469.xx
的.
下载安装 cudaa.
- 下载自己合适的版本.
我的是windows10 我选择本地安装.
- 进行安装.
文件存放的地方
需要安装的模块
模块安装的位置
- 安装完成之后 查看下自己环境变量
这样基本上就ok了
- 简单的测试下
打开cmd终端 ,执行命令
nvcc -V nvcc --version
这样就ok了
下载 cudnn.
下载合适自己的版本
将cudnn文件进行解压 放到cuda的目录下.
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4
这里我的路径 每个人的路径可能不一样.
测试使用下.
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\extras\demo_suite
找到这个demo_suite
这个文件夹
然后调用这个exe.
效果如下就基本ok了
官网下载安装
pytorch
https://pytorch.org/
import torch print(f'torch -v {torch.__version__}') print(f'cuda is_available {torch.cuda.is_available()}')
结果:
torch -v 1.10.1+cu113
cuda is_available True
这样应该就可以了.
欢迎补充,提问.
- 先看
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本次安装参考了网上许多教程,结合自己的需求与理解,写下此篇博客,仅做本人总结使用。。
一、前言
windows10 版本安装 CUDA ,首先需要下载两个安装包
- CUDA toolkit(toolkit就是指工具包)
- cuDNN
注:cuDNN 是用于配置深度学习使用
官方教程
CUDA:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html
cuDNN:https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installwindows
二、安装工具的准备
1. CUDA toolkit Download
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
官网安装:
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64
GA = General Availability,通用版本,指软件的通用版本。
RC=Release Candidate,含义 是"发布候选版",它不是最终的版本,而是最终版(RTM=Release To Manufacture)之前的最后一个版本
官网说明文档,
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.htmlCUDA的版本是跟显卡型号有关还是驱动有关?
一般是驱动版本决定了能用的CUDA版本的上限,比如新版的显卡驱动可以支持老的CUDA runtime。但是老的显卡可能无法更新到最新的显卡驱动,比如Fermi显卡只能装到391驱动,因此只能用到CUDA9.1。除此之外,显卡硬件与CUDA compute capability相关,当然编译时也可以指定streaming multiprocessor。新的架构支持更多特性就是了。
最终本人下载的
2. cuDNN Download
cuDNN地址如下,不过要注意的是,我们需要注册一个账号,才可以进入到下载界面。大家可以放心注册的。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
注册成功后的下载界面
可以使用下面网址,查看适配的 cuDNN
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
本人下载的版本如下:
三、 CUDA 安装与配置过程
- 双击“exe文件”,选择下载路径(推荐默认路径)
- 安装选项
如果你是第一次安装,尽量全选
如果你是第n次安装,尽量只选择第一个,不然会出现错误不要选Visual Studio Integration,即使选了也不能成功安装
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- 记住安装位置,tensorflow要求配置环境
重点提醒:一定要记住这个路径,把这个路径保留下来,后面我们还会用到!!!
- 安装进行
- 安装完成
查看系统变量中是否添加了路径,如果没有需要自己添加
测试环境是否安装成功
运行cmd,输入nvcc --version 即可查看版本号;
set cuda,可以查看 CUDA 设置的环境变量。nvcc --version
set cuda
四、cuDNN配置
1.解压
cuDNN叫配置更为准确,我们先把下载的 cuDNN 解压缩,会得到下面的文件:
- cuDNN 解压缩后的文件
下载后发现其实cudnn不是一个exe文件,而是一个压缩包,解压后,有三个文件夹,把三个文件夹拷贝到cuda的安装目录下。
CUDA 的安装路径在前面截图中有,或者打开电脑的环境变量查看,默认的安装路径如下:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1
后面那个v11.1是你自己的版本号
-
CUDA 安装目录文件:
拷贝时看到,CUDA 的安装目录中,有和 cuDNN 解压缩后的同名文件夹,这里注意,不需要担心,直接复制即可。cuDNN 解压缩后的同名文件夹中的配置文件会添加到 CUDA安装目录中的同名文件夹中。 -
拷贝成功后的文件
现在大家应该可以理解,cuDNN 其实就是 CUDA 的一个补丁而已,专为深度学习运算进行优化的。然后再参加环境变量
2.添加至系统变量
- 往系统环境变量中的 path 添加如下路径(根据自己的路径进行修改)
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\libnvvp
- 验证安装是否成功
配置完成后,我们可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe:
首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,应该得到下图:参考博客:
https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/104246466
https://www.pianshen.com/article/8647746165/
https://blog.csdn.net/weixin_45494025/article/details/100746025
https://blog.csdn.net/u011473714/article/details/95042856
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本文内容均在已安装VS和CUDA情况下,如需安装教程,请自行搜索。windows下VS安装CUDA环境配置
一.CUDA环境配置
1.此电脑->属性->高级系统设置->环境变量->系统变量
在系统变量中新建5个新内容(如图所示):
1.变量名: CUDA_SDK_PATH
变量内容:C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2
v10.2指下载版本文件夹,请导航至自己下载版本的文件夹中,下同2.变量名: CUDA_LIB_PATH
变量内容:%CUDA_PATH%\lib\x643.变量名: CUDA_BIN_PATH
变量内容:%CUDA_PATH%\bin4.变量名: CUDA_SDK_BIN_PATH
变量内容:%CUDA_SDK_PATH%\bin\win645.变量名: CUDA_SDK_LIB_PATH
变量内容:%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
2.在用户变量的path中新建4个新内容(如图所示):%CUDA_LIB_PATH%
%CUDA_BIN_PAHT%
%CUDA_SDK_BIN_PAHT%
%CUDA_SDK_LIB_PATH%
3.测试:win+R,输入cmd,打开命令行,输入set cuda
,显示如下内容,若无显示,请重启,显示如下内容即为1,2步成功,才可进行此步
切换如下目录,v10.2指下载版本文件夹,请导航至自己下载版本的文件夹中,下同
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite
运行deviceQuery.exe
deviceQuery.exe
显示如下结果,最后显示Result=PASS,即为成功!
VS中配置CUDA
1.VS新建一个空项目,打开属性管理器
下图1位置,新建一个*.props文件,命名为CUDA_debug_x64
2.右键 刚建的CUDA_debug_x64->属性,如下图
3.VC++目录->包含目录中添加
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include
VC++目录->库目录中添加
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64
4.仍然是上一步属性中 ->链接器->输入->附加依赖项,添加下述内容(见图)cublas.lib cublasLt.lib cuda.lib cudadevrt.lib cudart.lib cudart_static.lib cufft.lib cufftw.lib curand.lib cusolver.lib cusparse.lib nppc.lib nppial.lib nppicc.lib nppicom.lib nppidei.lib nppif.lib nppig.lib nppim.lib nppist.lib nppisu.lib nppitc.lib npps.lib nvblas.lib nvgraph.lib nvml.lib nvrtc.lib OpenCL.lib
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