win10安装CUDAToolkit并配置mxnet-cu102

1.查看自己电脑是否有GPU，以及GPU的型号。

2.去NVIDIA的控制面板查看自己需要安装的CUDA （也就是CUDA toolkit）的版本，这里我可以安的是cuda10.2：

去官网下载对应的NUDA Toolkit型号：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

当然，如果电脑没有驱动的话，要先根据自己的GPU版本下载相应的驱动。比如我的是GeForce MX350 notebook，输入查看，然后下载：NVIDIA - 驱动下载

3.安装CUDA Toolkit（一步步来，有坑）

• 这是已经安装好的截图：10.2版本的CUDA

4.安装对应CUDA版本的mxnet：

首先卸载原有的mxnet：pip uninstall mxnet

然后下载mxnet-cu102。由于官网的链接只有 9.0、9.2等版本，没有10.1和10.2。找到了下面这篇博客：

参考​​​​​​(20条消息) 记录MXnet-cu102的安装_m0_46085114的博客-CSDN博客_cuda10.2 mxnet

 命令：pip install mxnet-cu102 -f https://dist.mxnet.io/python

如果执行失败的话先pip install --upgrade pip。注意要到gluon的script环境下执行pip，这样才是用的gluon的pip。

• 如果执行pip install --upgrade pip失败了，把原先的pip卸载了，就进入Scripts目录下，执行easy_install pip。如果不行的话，使用conda强制安装：conda install -f pip

在执行命令pip install mxnet-cu102 -f https://dist.mxnet.io/python的时候，可能会卡在Installing collected packages: mxnet-cu102这里，一定要耐心等待，不然退出会功亏一篑。

​​​​​​MXNet gpu 版本快速安装（mxnet-cu101)_tanmx219的博客-CSDN博客_mxnet版本

 5.可能出现的错误

• 最后一步中，假如不小心点了退出，然后再pip install时可能会报错类似下面：
• 
• 解决方法：

  pip install --upgrade setuptools && python -m pip install --upgrade pip
  

  然后重新运行pip install。

       还有就是，不用安装cudnn，因为mxnet自带cudnn。

6.测试mxnet是否安装成功：

综上所述，只需要安装CUDA Toolkit+mxnet即可（因为win10可能自带驱动）

参考文章：

(20条消息) 记录MXnet-cu102的安装_m0_46085114的博客-CSDN博客_cuda10.2 mxnet

(20条消息) window10系统英伟达NVIDIA显卡驱动和CUDA软件的安装和升级_永远飞翔的鸟-CSDN博客_windows更新cuda驱动

最后：

英伟达官网：

CUDA GPU | NVIDIA Developer