win10安装配置CUDA+cuDNN+Tensorflow2.0

柔情只为你懂 2022-12-04 09:11 181阅读 0赞

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### 文章目录 ###

*   *  1. 概念说明
     *  2. CUDA
     *  3. cuDNN

## 1. 概念说明 ##

`CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）`是由NVIDIA所推出通用并行计算架构，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。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。

**CUDA与cuDNN的关系：**  
CUDA看作是一个工作台，上面配有很多工具，如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。它就相当于工作的工具，比如它就是个扳手。但是CUDA这个工作台买来的时候，并没有送扳手。想要在CUDA上运行深度神经网络，就要安装cuDNN，就像你想要拧个螺帽就要把扳手买回来。这样才能使GPU进行深度神经网络的工作，工作速度相较CPU快很多。

下载地址：

*  CUDA 历史版本下载地址：[https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive][https_developer.nvidia.com_cuda-toolkit-archive]
 *  CUDA： [https://developer.nvidia.com/cuda-downloads][https_developer.nvidia.com_cuda-downloads]
 *  CUDnn： [https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download][https_developer.nvidia.com_rdp_cudnn-download]，注意，这里需要注册账户；
 *  Anaconda： [https://www.anaconda.com/][https_www.anaconda.com]

## 2. CUDA ##

1.  下载CUDA toolkit（toolkit就是指工具包），如下图所示，我用的是CUDA 10:  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
    选择后直接下载，大概2.1G。
2.  双击安装：  
    ![在这里插入图片描述][20200907165037622.png_pic_center]  
    ![在这里插入图片描述][20200907163030557.png_pic_center]  
    ![在这里插入图片描述][20200907163030525.png_pic_center]  
    检查系统兼容性，可能需要重启： ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
    兼容性检查完毕，点击同意并继续：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
    选择自定义，然后下一步：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]  
    如果是第一次安装就全部勾选，下一步：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]  
    **`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！！！`**  
    **`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！！！`**  
    **`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！！！`**  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]  
    点击下一步：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]  
    安装完成，点击关闭：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]
3.  配置环境变量  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 9]
4.  验证安装结果  
    打开命令行输入： nvcc -V
    
        nvcc -V
    
    ![在这里插入图片描述][20200907171308155.png_pic_center]  
    安装成功！

## 3. cuDNN ##

首先需要注册账号，当然如果有账号直接登录就行。下载完成后，将这个压缩包里的所有文件放到CUDA10安装目录相应文件夹下即可

1.  下载 cuDNN  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 10]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 11]  
    ![在这里插入图片描述][20200907172159756.png_pic_center]
2.  解压  
    ![在这里插入图片描述][20200907172339548.png_pic_center]
3.  配置cuDNN  
    将这三个文件夹的内容复制到之前提示记得三个路径，`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0`，  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 12]
4.  配置环境变量  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 13]
5.  验证  
    配置完成后，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 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite`,然后分别执行`bandwidthTest.exe`和`deviceQuery.exe`,应该得到下图:
    
        .\bandwidthTest.exe
    
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 14]
    
        .\deviceQuery.exe
    
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 15]

[http_blog.csdn.net_john_bh]: http://blog.csdn.net/john_bh/
[https_developer.nvidia.com_cuda-toolkit-archive]: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
[https_developer.nvidia.com_cuda-downloads]: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
[https_developer.nvidia.com_rdp_cudnn-download]: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
[https_www.anaconda.com]: https://www.anaconda.com/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221123/7e3f0f9ae94c4c2e8f8b997ae18b1c48.png
[20200907165037622.png_pic_center]: /images/20221123/4c928d98ec4e4be3b3cc9ebac6b14e0a.png
[20200907163030557.png_pic_center]: /images/20221123/d4529a63f8f9427ca9a67840270ecac7.png
[20200907163030525.png_pic_center]: /images/20221123/4a5826b4993749eb9a1dbfa834f37442.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221123/145d55368b894532b3b1a4e52ddb947e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: /images/20221123/ecc269fd296c4c07a786ab4ada39c839.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: /images/20221123/46715e4716ce43bcaec3d88274dc5e61.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]: /images/20221123/10a5150cdd2547ab936c992a44ff287d.png
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