目标检测算法实现（二）——配置调用GPU：CUDA和cuDNN

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1.根据自己电脑的显卡确定cuda和cuDNN版本：

1.1 查看系统中的显卡驱动版本

1.2 根据显卡确定CUDA版本

1.3 根据显卡确定cuDNN版本

2.安装CUDA10.2

2.1 下载网址

2.2 选项配置如下所示，单击download。

2.3 下载完成后安装步骤如下，这个路径不修改，是临时文件，后面会自动删除的。

2.4 一路傻瓜式安装操作，即可安装完成。（没有装VS的需要装个VS2017或者更高的版本）

2.5 windows+R进入命令行，敲nvcc -V命令显示CUDA10.2安装成功，即为CUDA安装成功。

3.安装cuDNN

3.1 选择对应系统选择下载链接，我是用windows10系统。

3.2 单击之后，大概率会出现这个界面，按照步骤注册登录就可以进入下载界面了。 

3.3 下载完成后，进入下一步配置。

4.环境配置

4.1 解压cudnn后得到三个文件夹

4.2 cudnn中bin文件夹复制到cuda

4.3 cudnn中include的所有头文件复制到cuda中对应文件夹内

4.4 cudnn中lib中x64文件夹下的库文件复制到cuda对应文件夹中

4.5 在系统环境变量中加添加CUDA10.2的bin和lib路径

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1.根据自己电脑的显卡确定cuda和cuDNN版本：

1.1 查看系统中的显卡驱动版本

在Linux系统中常用 nvidia-smi 命令查看；

在Windows系统中通常选择 “NVIDIA控制面板”或“NVIDIA GeForce Experience”查看；

下图是选择NVIDIA GeForce Experience的界面，版本441.87 即为显卡驱动版本。 

或者点击帮助 -系统信息-456.71即为版本信息

补充：台式机 显示器的线需要插在机箱后面的显卡上  

1.2 根据显卡确定CUDA版本

CUDA Driver和CUDA Toolkit的对应版本，每个版本的CUDA Toolkit 都对应一个最低版本的CUDA Driver，也就是说如果我们安装的CUDA Driver版本比官方推荐的还低，那么很可能会无法正常运行。我们安装的CUDA Driver即显卡驱动版本，可以高于CUDA Toolkit 指定的版本，是能正常使用的。

例如：在windows中的显卡驱动版本大于等于418.96或者在Linux中的显卡驱动版本大于等于418.39，我们就需要安装CUDATOOLKIT=10.1。这里我的电脑安装了441.87版本的显卡驱动（441.87>=441.22），可以安装CUDATOOLKIT=10.2.89。

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_41204464/article/details/105905747（这篇文章中的cuDNN版本描述的逻辑不够清晰，可能是由于个人能力，看不太懂，所以参考了别的文章来确定cuDNN）

1.3 根据显卡确定cuDNN版本

个人解释一下官网对应版本，例如我的CUDA是10.2版本的，所有CUDN是10.2的都可以选取，对应前面的cuDNN可以选择多个版本，我选择的是最新版本。

在此仅截取部分界面，更多版本可以去官网查询，官网网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

2.安装CUDA10.2

2.1 下载网址

官网下载网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2.2 选项配置如下所示，单击download。

2.3 下载完成后安装步骤如下，这个路径不修改，是临时文件，后面会自动删除的。

2.4 一路傻瓜式安装操作，即可安装完成。（没有装VS的需要装个VS2017或者更高的版本）

2.5 windows+R进入命令行，敲nvcc -V命令显示CUDA10.2安装成功，即为CUDA安装成功。

3.安装cuDNN

3.1 选择对应系统选择下载链接，我是用windows10系统。

3.2 单击之后，大概率会出现这个界面，按照步骤注册登录就可以进入下载界面了。 

3.3 下载完成后，进入下一步配置。

4.环境配置

4.1 解压cudnn后得到三个文件夹

将这三个文件夹中的内容复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2 对应目录下：（不用管最后一个文本文档）

4.2 cudnn中bin文件夹复制到cuda

4.3 cudnn中include的所有头文件复制到cuda中对应文件夹内

4.4 cudnn中lib中x64文件夹下的库文件复制到cuda对应文件夹中

4.5 在系统环境变量中加添加CUDA10.2的bin和lib路径

原文链接：2020-10-01 Windows10环境下(cuda10.2+cudnn8.0.4)以及Visual Studio2019安装配置 - 简书

环境配置至此结束，完成！