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  • windows安装cuda时
    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。
    NVIDIA控制面板
    在这里插入图片描述
    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。
    在这里插入图片描述
    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”。
    在这里插入图片描述
    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。
    在这里插入图片描述

    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。
    在这里插入图片描述

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    安装cuda 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 这是网址 ...我的是windows10 我选择本地安装. 进行安装.

    安装cuda 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cudacudnn
    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 :

    1. 先看 pytorch 官网是支持的cuda的版本.
    2. 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.
    3. 对应 cuda的版本去下载cudnn
    4. 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.
    5. 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)

    在这里插入图片描述


    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

    在这里插入图片描述
    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:

    1. pytorch版本限制你cuda的版本
    2. cuda限制你的显卡驱动版本
    3. 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.
    4. 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.

    下载链接 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
    在这里插入图片描述

    1. 下载自己合适的版本.
      在这里插入图片描述

    我的是windows10 我选择本地安装.

    1. 进行安装.

    在这里插入图片描述
    文件存放的地方


    在这里插入图片描述
    需要安装的模块


    在这里插入图片描述
    模块安装的位置


    1. 安装完成之后 查看下自己环境变量

    在这里插入图片描述

    这样基本上就ok了


    1. 简单的测试下

    打开cmd终端 ,执行命令

    nvcc -V
    
    nvcc --version
    

    在这里插入图片描述

    这样就ok了


    下载 cudnn.

    下载网址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive在这里插入图片描述

    下载合适自己的版本


    在这里插入图片描述

    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

    在这里插入图片描述
    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/

    在这里插入图片描述


    在这里插入图片描述

    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.

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    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

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    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
    在这里插入图片描述
    官网说明文档,
    https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

    在这里插入图片描述

    CUDA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

    在这里插入图片描述

    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

    在这里插入图片描述

    注册成功后的下载界面

    在这里插入图片描述

    可以使用下面网址,查看适配的 cuDNN

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

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    本人下载的版本如下:

    在这里插入图片描述

    三、 CUDA 安装与配置过程

    1. 双击“exe文件”,选择下载路径(推荐默认路径)

    在这里插入图片描述

    1. 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

    在这里插入图片描述

    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
    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

    1. 记住安装位置,tensorflow要求配置环境

    在这里插入图片描述

    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!!!

    1. 安装进行
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    1. 安装完成

    在这里插入图片描述

    查看系统变量中是否添加了路径,如果没有需要自己添加

    在这里插入图片描述

    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
    

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    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:

    1. cuDNN 解压缩后的文件
      在这里插入图片描述

    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

    1. CUDA 安装目录文件:
      在这里插入图片描述
      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。

    2. 拷贝成功后的文件
      在这里插入图片描述

    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

    1. 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
    
    1. 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:

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    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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    CUDA安装见:https://blog.csdn.net/Ang_go/article/details/122329715
    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\x64

    3.变量名: CUDA_BIN_PATH
    变量内容:%CUDA_PATH%\bin

    4.变量名: CUDA_SDK_BIN_PATH
    变量内容:%CUDA_SDK_PATH%\bin\win64

    5.变量名: CUDA_SDK_LIB_PATH
    变量内容:%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64在这里插入图片描述
    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%
    

    在这里插入图片描述
    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
    在这里插入图片描述

    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
    

    在这里插入图片描述

    显示如下结果,最后显示Result=PASS,即为成功!
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    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在这里插入图片描述
    2.右键 刚建的CUDA_debug_x64->属性,如下图
    在这里插入图片描述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
    

    在这里插入图片描述
    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
    

    在这里插入图片描述
    🆗!!

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