TensorFlow & Pytorch 英伟达GPU驱动安装

TensorFlow & Pytorch 英伟达GPU驱动安装

参考资料:https://tensorflow.google.cn/install/gpu

1、安装NVIDIA® GPU drivers

    下载地址:https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us

TensorFlow & Pytorch 英伟达GPU驱动安装_第1张图片

注意:CUDA Toolkit版本需要与下面下载安装的版本一致(经测试,TensorFlow 1.15.0最高支持CUDA 10.1PyTorch 1.5最高支持CUDA10.1

2、安装CUDA Toolkit

    下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=Server2016&target_type=exelocal

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2、下载cuDNN SDK

下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey

  1. 下载cuDNN必须首先登陆NVIDIA账号
  2. 下载的版本需要与第二步安装的CUDA Toolkit版本对应,如下图

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  1. 将下载的cudnn压缩包解压
  2. 压缩包内的三个文件夹(bin、include、lib)复制CUDA Toolkit安装目录(默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0),直接复制3个文件夹粘贴到CUDA Toolkit安装目录即可实现文件合并TensorFlow & Pytorch 英伟达GPU驱动安装_第4张图片
  3. 打开设置系统环境变量界面TensorFlow & Pytorch 英伟达GPU驱动安装_第5张图片
  4. 将以下3个路径添加至系统环境变量
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64TensorFlow & Pytorch 英伟达GPU驱动安装_第6张图片
  5. 在powershell或cmd中输入nvcc -V命令,测试驱动是否安装成功:TensorFlow & Pytorch 英伟达GPU驱动安装_第7张图片
  6. 在子账号内安装TensorFlow GPU版本
    在powershell或cmd中输入:pip install tensorflow-gpu==1.15.0
  7. 在子账号内安装PyTorch
    在powershell或cmd中输入:pip install torch==1.3.1+cu100 torchvision==0.4.2+cu100 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 

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