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  • windows安装cuda和cudnn
    千次阅读
    2020-02-10 23:19:54

    主要参考:https://blog.csdn.net/weixin_45494025/article/details/100746025

    一、安装cuda 10.0

    下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
    下图是显卡驱动版本与CUDA版本对应表,那么如何查看自己的英伟达显卡驱动呢,打开驱动精灵软件,检测一下就可以了。我的显卡驱动是

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    因此我下载的CUDA 10.0版本
    CUDA 10.0版本下载地址

    tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系

    在这里插入图片描述
    双击解压,第一个路径是解压路径安装完会删除,可以默认
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    记住安装路径**加粗样式**

    链接:CUDA 10.0 详细安装教程
    验证安装是否成功
    在这里插入图片描述

    二、Cudnn安装

    找到自己cuda对应的cudnn版本,下载
    在这里插入图片描述

    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,如果cuda安装的时候用的是默认路径,则为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0,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

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

    验证安装是否成功

    在这里插入图片描述

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  • cuda和cudnn的关系: cudnn是基于cuda架构开发的专门用于深度神经网络的GPU加速库。cuda可以理解为一个大的商圈,但这个商圈是空的,还未装修。cudnn可以理解为装修后的房间,例如负一楼专门针对游乐(深度神经

    1. 介绍

    • cuda: Compute Unified Device Architecture,是一种有NVIDIA推出的通用并行计算架构, 该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
    • cudnn: 是NVIDIA 推出的用于深度神经网络的GPU加速库,他强调性能,易用性和低内存开销。
    • cuda和cudnn的关系: cudnn是基于cuda架构开发的专门用于深度神经网络的GPU加速库。cuda可以理解为一个大的商圈,但这个商圈是空的,还未装修。cudnn可以理解为装修后的房间,例如负一楼专门针对游乐(深度神经网络)装修成大型游乐厂。

    2. cuda

    2.1 选择cuda版本

    1. 由于不同的GPU驱动程序会有不同的cuda版本,通过以下操作查看自己的驱动版本
      在这里插入图片描述
    2. 根据这个链接查看自己对应的cuda版本:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
      在这里插入图片描述

    2.2 下载链接

    在这里插入图片描述

    2.3 安装cuda 11

    1. 打开安装文件,会有如下提示,这个是压缩包提取的暂存的文件夹
      在这里插入图片描述

    2. 同意并继续
      在这里插入图片描述

    3. 自定义安装
      在这里插入图片描述

    4. 全部选择,下一步
      在这里插入图片描述

    5. 可以自定义选择安装位置,但记得一定要记住自己的安装位置,因为一会儿在配置环境变量的时候会用到。
      在这里插入图片描述

    6. 如果哦电脑上没有安装Visual Studio会有这个提示,建议安装Visual Studio,因为不安装的话,cuda的一些功能可能用不了。这里是Visual Studio传送门
      在这里插入图片描述

    7. 下一步
      在这里插入图片描述

    8. 点关闭就可以了
      在这里插入图片描述

    2.4 检查以及配置环境变量

    1. 安装完成之后,系统环境变量中,在系统变量中,会有以下新增变量。且在Path这个变量中,也会新增一些变量。
      在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    1. 在Path中,新增以下系统变量。
      1:D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4
      2:D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\bin
      3:D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\lib\x64
      4:D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\libnvvp
      在这里插入图片描述

    2. Win + R 输入cmd 调出命令提示符,输入nvcc -V查看是否安装成功,安装成功会有以下安装的版本信息。
      在这里插入图片描述

    3 cudnn

    3.1 下载cudnn

    1. 需要注册一个账号,如果没有是不能下载cudnn的。注册大概需要10分钟左右,另外,在注册完毕之后如果无法登陆,建议科学上网后登陆。
    2. 下载链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
    3. 根据自己安装的cuda版本选择cudnn,这里我们安装的是11.4,所以下载11.4版本
    4. 如果下载速度过慢,同样可以复制下载链接,使用迅雷加速下载
      在这里插入图片描述

    3.2 解压cudnn

    1. 解压之后,会有bin,include,lib三个目录
      在这里插入图片描述
    2. 把这三个目录的内容,分别拷贝到安装路径对应的目录下。
      在这里插入图片描述
    3. 至此,所有,完成,结束。
    展开全文
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    安装之前,先简单了解一下CUDA和cuDNN:

    CUDA (ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

    NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是简单调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。

    一、CUDA安装

    1. 查看本机的CUDA驱动适配版本

    • 桌面空白处右键打开“NVIDIA控制面板”

    • 点击对话框左下方的“系统信息-->组件”

     可以看到本机支持的是CUDA9.1.84版本,表示本机GPU支持9.1.84及以下的版本,不支持更高版本。

    2. CUDA版本下载

    官网下载地址:

    CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

     如果要查看以前的版本,点击右下方的“Archive of Previous CUDA Releases”

     根据步骤1查到的本机CUDA版本选择合适的安装版本,

    选择与本机操作系统一致的CUDA版本。

    选择后发现对应的版本cuda_9.1.85_win10.exe高于本机CUDA9.1.84版本,为了兼容性,较低版本重新选择

     完成下载。

    3. 安装CUDA

     

    点击上图图标,打开安装程序

    安装路径可以默认也可以自定义

     点击OK

     点击“同意并继续(A)”

     如果不知道怎么选择,就选“精简安装”

     然后,耐心等待……

     

     CUDA安装完成后,打开命令行输入nvcc -V, 成功的话会返回cuda版本号;

     总结找到所下载的CUDA,直接安装即可。如果想自定义的话,记住所选择的安装路径。

     二、 cuDNN安装

    1. cuDNN版本下载

    官网下载地址:cuDNN Archive | NVIDIA Developer

    cuDNN Archive | NVIDIA Developer

     

     

    下载cuDNN是需要登录英伟达开发者账户的,注册一个并填写问卷就行了,很简单。

    注意:必须选择和所安装CUDA匹配的版本。

    选择合适的版本,然后选择Windows10系统,开始下载。

    5. 安装cuDNN

    解压cuDNN安装压缩包,

     可以看到bin、include、lib目录

     将 bin 目录里面的内容复制,然后粘贴到  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA   对应的  bin 目录里面:

     同样的,include 和 lib 目录里面的文件也复制到相应的文件夹里面。

    6. 添加环境变量

    注:这一步很重要!

    桌面选择“此电脑”,鼠标右键单击,选择“属性”

    打开系统设置界面

     

     选择右侧“高级系统设置”

    按照下图检查环境变量(包括用户变量和系统变量),如有遗漏,按图进行添加。

    注意版本号要按照自己下载的版本写。

    用户变量Path中添加:

    %CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Tookit\CUDA\v9.0\libnvvp

    C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\common\lib\x64

    C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\bin\win64

    C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI

    系统变量中对比以下变量,若有缺失,手动添加。

     下方红框内标注的变量一般是手动添加的。

    7. 查看安装结果

    有两种方式可以验证cudnn是否安装成功。

    方式一:Win+R打开终端,输入nvidia-smi

    若能看到GPU型号,则表明驱动安装成功。 

    方式二:

    Win+R启动cmd,cd到安装目录下 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe 和 deviceQuery.exe

     

     看到“PASS”即表示cudnn安装成功。

    展开全文
  • Windows10下CUDAcuDNN安装

    安装CUDA

    了解自己电脑的CUDA版本,右击-NVIDIA控制面板-系统信息-组件。支持的CUDA版本与显卡驱动有关。
    在这里插入图片描述

    通过下面网址进行下载对应CUDA版本,也不一定非要装最高版本。
    CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
    在这里插入图片描述

    下载完成后开始安装,这个是一个提取路径,并不是最终安装,默认地址点击OK就行。
    在这里插入图片描述

    之后选择自定义安装,取消安装Visual StudioGeForce
    在这里插入图片描述

    如果电脑本身驱动版本号(右侧)高于CUDA带的驱动版本号 取消安装Display Driver,之后默认安装就行
    在这里插入图片描述

    记住这个安装位置,之后添加环境变量需要使用
    在这里插入图片描述

    安装完成
    在这里插入图片描述

    安装cuDNN

    通过下面网址进行下载,找到与自己CUDA版本适配的cudnn版本。
    cuDNN Archive | NVIDIA Developer

    在这里插入图片描述

    选择第一个
    在这里插入图片描述

    下载下来的压缩包解压后是这么几个文件夹,把他们复制到CUDA安装路径下的同名文件夹中。不同版本的cuDNN压缩包解压出来最后一个文件可能不太一样,没有关系,全部复制到CUDA的文件夹下即可。

    在这里插入图片描述

    在Windows上安装cuDNN还需要安装Zlib,不然之后运行深度学习程序会报错,缺少zlibwapi.dll文件。官网在安装时也提到了这点,同时提供了下载链接。
    在这里插入图片描述

    下载链接如下
    Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation

    下载后解压有多个文件夹
    在这里插入图片描述

    在第一个文件夹中找到zlibwapi.dll,把它复制到CUDA安装路径下的bin目录下。或者直接在环境变量中添加zlibwapi.dll的位置,让系统找到即可。

    添加环境变量

    计算机-属性-高级系统设置-环境变量,选择系统变量中的Path,再进入编辑。
    在这里插入图片描述

    添加一下环境变量。注意把CUDA相关的5个环境变量放在一起,且都放在一开始的部分

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\lib
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\include
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\libnvvp
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\libextras\CUPTI\lib64
    

    效果如下图所示
    在这里插入图片描述

    测试

    cd到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\extras\demo_suite目录下,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
    至此,CUDA和cuDNN就安装完成了,之后将介绍Conda、PyCharm、与tensorflow的安装。

    展开全文
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