CUDA11.0+cudnn8.0.5下载安装 2021-04-30

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CUDA11.0+cudnn8.0.5下载安装

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一、确定CUDA版本

1、NVDIA控制面板——>帮助——>系统信息——>显示

2、NVDIA控制面板——>帮助——>系统信息——>组件

二、下载CUDA11.0
https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

三、安装CUDA

1、双击运行exe程序

默认路径，安装完成之后会被删除。点击ok。
只对visual studio integration取消勾选。

安装路径默认C盘，不要改路径。

四、先安装对应CUDA版本的cudnn，再对CUDA进行环境变量的配置。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive



将cudnn解压缩，之后将内部的bin、include、lib文件分别打开，将里面的文件全部复制到CUDA对应的文件夹中。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0

五、配置环境变量
1、将以下环境变量添加至系统变量的Path路径中：
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64

2、将以下路径直接添加到系统变量中：
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

六、验证CUDA和cudnn是否安装成功
1、创建一个新的虚拟环境：
conda create -n your_env_name python=x.x
anaconda命令创建python版本为x.x，
名字为your_env_name的虚拟环境。
your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。

2、测试
win+R打开命令行，分别输入以下代码：

1.python
2.import tensorflow as tf
3.print(tf.test.is_gpu_available())

出现True，则安装成功，可以使用gpu加速

3、验证CUDA
cmd输入：nvidia-smi（查看显卡配置）

nvidia-smi

如果出现类似如下信息，则表明CUDA安装成功。

end—