Windows10+cuda+cudnn+anaconda+pycharm+tensoflow-GPU安装教程

 

 

 

由于最近一直在用新的电脑，每次配置环境都得花费大量的精力，所以将配置过程记录下来。配置基本流程包括：

1. 安装CUDA与CUDNN
2. 安装anaconda与pycharm
3. 安装tensroflow

1. 安装Cuda

  tensorflow-gpu要求电脑搭载CUDA算力在3.5及以上的NVIDIA GPU显卡，安装前可以先查看自己电脑的GPU计算能力，太低的话可能无法安装成功，即使安装成功也无法起到加速运算的作用。

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

我目前使用的两台电脑，一个是Quadro P620，一个是Geforce RTX 2080 Ti，写这篇博客是用的Quadro P620，不过过程是一样的。

现在准备安装需要的文件，下载对应版本的CUDA及CUDNN

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这里指的是所需的最低版本，我安装的是

CUDA Toolkit 10.0 Download：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

Download cuDNN v7.1.3 (April 17, 2018), for CUDA 9.0

若要下载其他版本的 CUDA，可以点击下面的网址下载自己需要的 CUDA：

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA与相对应的Cudnn具体对应关系及下载可以在官网里查看：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10

下载需要注册一个账号，才可以进入到下载界面，如果不想下载也可以使用我的：

后续附上。。。
下载好后即可开始安装

安装路径可以默认也可以自定义。之后点击ok就行。

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等待安装

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如果不知道怎么选，我全部安装

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最终“下一步”，然后“完成”就行。
配置系统环境变量

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检查是否有下图中的两个环境变量

验证安装，win+r后输入cmd，打开控制台，输入：nvcc  -V

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这样就安装成功

2.安装cudnn

将下载完成的cudnn压缩包解压，解压之后的目录如下：

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需要将以上三个文件复制到CUDA的安装目录中，通过上面的安装，我们将CUDA安装到了 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0目录中：

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那么我们需要将：

• cuDNN(我这里cudnn 解压后的文件名为cuda)中bin目录下的文件移动到 CUDA 的 bin 目录中

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• cuDNN目录中的 include 中的文件移动到 CUDA 的 include 目录中

• cuDNN目录中的 lib/x64 中的文件移动到 CUDA 的 lib 目录中

这样就完成了cuDNN的安装。

3验证安装

通过NVIDIA提供的 deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe 来查看GPU的状态，两者均在安装目录的 extras\demo_suite文件夹中

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首先运行 deviceQuery.exe ，可以看到如下结果：

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运行 bandwidthTest.exe 看到如下结果：

至此，CUDA与CUDNN配置完成

 

当然，这个是最顺利的配置，我在配置过程中也遇到了一些问题，下篇文章讲解配置过程中遇到的问题以及解决方法。