记录Win10正确安装CUDA和cuDNN的过程（记录一些坑）

前言

之前电脑出了一些问题，于是重装了系统，之前电脑安装的CUDA和cuDNN便不在了。重装后的系统需要装TensorFlow-GPU，于是必须得安装CUDA和cuDNN。

CUDA安装

直接安装（失败）

安装CUDA只需要到CUDA Toolkit Archive下载对应版本的安装包。目前最新版本为11.5.2，如下所示：

那么就存在一个问题，到底应该下载哪一个版本呢？

根据网上的一些教程：打开NVIDIA控制面板，找到系统信息，如下所示：

于是便去下载了最新版本的11.5.2，最后安装失败！然后下载11.4.4安装，还是失败，失去耐心了。

根据驱动程序版本对照安装（失败）

上网又查资料，说需要根据驱动程序的版本来进行下载，进入NVIDIA控制面板：

可以发现电脑的NVIDIA驱动程序版本为511.65，再参照官网给定的驱动程序版本-CUDA版本对照表：

可以发现，由于我的驱动程序版本文511.65，所以可以安装任意版本的CUDA，但是事实并非如此。

重新安装驱动程序（失败）

上网又查资料，说需要自己重新安装NVIDIA驱动（电脑上的驱动是由驱动精灵安装的），于是进入驱动精灵，卸载了之前的驱动，进入官网下载与自己GPU对应的GPU，如下所示：

GPU型号同样在NVIDIA控制面板查询：

可以看到的电脑的GPU型号为：GeForce MX150。

下载驱动程序后进行安装，电脑却提示：

于是将Win10的禁止更新选项关闭，然后重新将当前Win10更新到最新版本，然后再次安装，总算成功！！

注意安装时选定自定义，然后选择清洁安装，这样在安装时会自动清除以前安装的版本。

再次安装CUDA（失败）

此时再次满怀信心地安装CUDA 11.5.2，失败！安装11.4.4，失败！

此时开始怀疑，是不是版本过高，但是又不想一个一个去尝试，因为下载一个安装包还是需要老长时间的。

安装CUDA 10.2（成功）

偶然间突然想到之前的电脑有安装过PyG，当时有一条安装命令为：

pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.5.0+cu102.html

cu102！！

于是下载CUDA 10.2版本，安装成功！

总结：安装CUDA失败最大的原因可能是版本过高，如果有耐心的话可以从高到低一个个地去尝试。

cuDNN安装

cuDNN安装要简单很多，去cuDNN Archive选择对应的版本，如下所示：

这里需要注意的是：如果你是为了安装TensorFlow-GPU，那么就应该参照TensorFlow-GPU与CUDA以及CcuDNN的对照关系去下载，这里我选择了cuDNN 7.6.5。

但是下载cuDNN时又出现了一个问题：NVIDIA要求必须注册账号然后才能下载：

于是又去注册账号，这个时候你会发现网页总是卡着进不去，建议用手机热点或者关闭VPN再次尝试！

总算进入到注册页面，但是总是提示：“验证程序加载失败，请检查您的浏览器设置，例如广告拦截程序。”

这里有一种简单绕过注册下载cuDNN的方法：找到下载页面，然后右键复制下载链接，如下所示：

然后去迅雷或者其他地方复制链接下载。

环境配置

关于环境配置网上有很多相应的博客，就是简单复制几个文件到相应位置，然后再写一下系统环境变量，这里就不介绍了。