VS2019+CUDA10.0+Cudnnv7.6.5

约定不等于承诺〃 2022-12-10 14:39 154阅读 0赞

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# VS2019+CUDA10.0+Cudnnv7.6.5 #

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由于之前嫌麻烦，一直用CPU在跑程序，但是当数据量越来越大，神经网络任务越来越复杂之后，CPU显得越来越吃力，变得无法运做。所以，我们需要安装GPU版本的对应神经网络框架。

## 首先 安装VS2019 ##

## 第一步：进入Visual Studio官网 https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/ ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODQzMjk2OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
下载社区版就好。**选择C++程序开发**

## 第二步，下载CUDA ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODQzMjk2OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

## 这是官网CUDA各个版本的链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ##

我在这里下载的是CUDA10.0。![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODQzMjk2OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
选择对应版本的CUDA即可，安装路径默认路径即可。勾选launch samples。  
下载好CUDN之后，我们要添加环境变量，详见

> https://blog.csdn.net/weixin\_44736853/article/details/105035609?utm\_medium=distribute.pc\_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-6.channel\_param&depth\_1-utm\_source=distribute.pc\_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-6.channel\_param

# 第三步，下载Cudnn #

进入Cudnn官网，进行注册，选择对应的CUDN版本进行安装，在这，CUDA10.0对应的版本是7.6.5。下载得到一个安装包，**之后只需要Cudnn文件放到CUDN对应同名的文件夹里就好了。**

这里CUDN的目录是：C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.0

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## 检测是否安装成功， ##

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找到C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.0\\extras\\demo\_suite

![在这里插入图片描述][20200926173738937.png_pic_center]  
在这路径输入CMD![在这里插入图片描述][20200926173757602.png_pic_center]  
随后在终端中输入：**deviceQuery.exe**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODQzMjk2OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]  
**bandwidthTest.exe**

## 之后，进行测试： ##

win+R

nvcc -V

nvcc --version  
显示版本号即安装成功。  
至此，CUDN已经全部安装完毕，

> https://www.bilibili.com/video/BV1q54y1y7Mf/

## **强烈建议观看此视频！** ##

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