从零开始安装Paddle（含CUDA安装）
从零开始安装Paddle（含CUDA安装）
- 飞桨安装
-
- 快速安装
- 确定GPU or CPU
- 安装CUDA及配置cuDNN（电脑配置有NVIDIA GPU）
-
- 确定NVIDIA驱动版本
- 对应版本的CUDA及cuDNN
-
- CUDA下载链接
- cuDNN下载链接
- CUDA安装
-
- 配置环境变量
- 配套的cuDNN
- 出现ssl库模块缺失
- 验证安装
飞桨安装
本文适合未接触过Paddle的同学，先上飞桨安装文档：https://paddlepaddle.org.cn/install/quick
快速安装
快速安装适合：①已安装有适合电脑的CUDA ②选择CPU运行，在快速安装中主要选择CUDA版本（包括有GPU的话选择对应的11.0、10.2等版本，没有GPU的话选择CPU版本）
确定GPU or CPU
如果没有GPU的话，直接安装CPU就可以了，有GPU的话还需要安装CUDA
在进行快速安装前先按图二中步骤确定电脑适用CPU or GPU。如果电脑有GPU而选择安装了CPU版本，电脑在运行时会自动选择CPU运行，如图三。
*CPU版本可以直接安装 win+R 输入cmd ，复制“安装信息”到命令窗
此处显示GPU没有配套的CUDA，系统自动选择使用CPU
安装CUDA及配置cuDNN（电脑配置有NVIDIA GPU）
确定NVIDIA驱动版本
鼠标在电脑桌面点击右键-NVIDIA控制面板-帮助-组件
可以查到（图中）版本即Driver Vision 是451.48
从组件中 NVCUDA64.DLL 得到适合安装的CUDA版本为 11.0
对应版本的CUDA及cuDNN
CUDA下载链接
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-aRCHIVE
cuDNN下载链接
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
可以根据所需版本下载
因为某些不知原因下载不了的同学，我已上传CUDA11.0及配套的cuDNN
https://pan.baidu.com/s/14DMzuxDilrtm56LxMhPO3A 提取码：88f0
CUDA安装
根据CUDA安装步骤提示即可
配置环境变量
有的博主在安装时表示不用配置，但是在用python进行paddle调试时会提示环境未配置，所以在CUDA安装步骤结束后最好检查一下
点击：控制面板-系统和安全-系统-高级系统设置-环境变量
如图找到系统变量内的 Path 后双击
上图中上面的两条是安装后就有的，主要添加最下面这两条，路径一般是在c盘Program File…，大家根据自己情况填写
配套的cuDNN
cuDNN不需要安装，只需要将下载的压缩包解压后
里面三个子目录bin、include、lib各自里的文件全部复制放入CUDA下的bin、include、lib中
如：cuDNN中的bin文件夹内有
将这七个文件全都复制到CUDA下的bin文件夹
到此就安装好了CUDA及配套的cuDNN
可以返回paddle安装文档进行快速安装了
出现ssl库模块缺失
在使用pip安装时，若出现 however the ssl module in python is not avaliable，一种解决办法是安装OpenSLL库
大家可以参考https://blog.csdn.net/weixin_41450123/article/details/112126960?spm=1001.2014.3001.5501
验证安装
