【001】配置深度学习GPU加速环境(win10操作系统下,Cuda以及Cudnn安装)

你。 提交于 2019-12-18 10:00:47

1、实验环境

  • 【1】基础
    操作系统win10、
    Anaconda3.5.1、
    Python:base环境是Python3.7,可以创建独立环境
    编译器:Pycharm2019.2

  • 【2】
    GPU:NVIDIA RTX 2080 Ti
    显卡驱动:441.66,要和cuda版本适配
    CUDA:10.1
    cuDNN:7.6

  • 【3】 框架
    pytorch-gpu,
    TensorFlow-gpu,
    创建独立环境,
    注意版本,和硬件软件之间的兼容关系

2、显卡驱动

方法1:利用windows的【设备管理器】来下载安装。详细见这篇文章

电脑是怎么安装显卡驱动的教程-百度经验 https://jingyan.baidu.com/article/1e5468f956e45c484961b78d.html

选择在设备管理器中更新的驱动程序,都是经过微软数字签名认证的,对系统的兼容性更好,推荐使用

方法2:到NVIDA官网进行下载。详细见这篇文章

台式机、笔记本NVIDIA驱动程序下载安装的方法-百度经验 https://jingyan.baidu.com/article/49ad8bce8e038d5834d8fa39.html

【此电脑】右键【属性】——【设备管理器】——【显示适配器】,查看
在这里插入图片描述
根据【RTX 2080 Ti】——去NVIDA官网查看,NVIDIA 驱动程序下载
在这里插入图片描述
验证是否安装成功
电脑重新启动,重启后进入系统桌面,
【此电脑】的右键【属性】——【设备管理器】——【显示适配器】,查看 NVDIA GeForce RXT 2080 Ti 属性,
可以看到设备状态为:这个设备运转正常,说明驱动程序已成功安装。
在这里插入图片描述

备注:这是显卡驱动和CUDA的版本匹配信息,作为参考
在这里插入图片描述

3、CUDA

3.1——下载cuda10.1

cuda官网:NVIDIA Developer
下载链接:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
在这里插入图片描述
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点击下载,
在这里插入图片描述
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下载完成。

3.2——安装cuda

参考文献
【NVIDIA】Win10 + CUDA10 + cuDNN 安装教程(转载) - 伊的博客 https://blog.csdn.net/weixin_45494025/article/details/100746025
cuda安装教程+cudnn安装教程 - sinat_23619409的博客 https://blog.csdn.net/sinat_23619409/article/details/84202651
win10下CUDA和CUDNN的安装(超详细)!亲测有效! - u010618587的博客 https://blog.csdn.net/u010618587/article/details/82940528

安装开始,双击exe文件,选择安装路径,开始安装,

在这里插入图片描述
安装CUDA时选择自定义安装,并将Visual Studio Integration一项去掉打勾,否则有可能安装出错
在这里插入图片描述
第一次安装的时候,全选,第N次安装,只选第一个CUDA
在这里插入图片描述
记住这几个路径,后面配置环境变量有用,
【文件夹路径】C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
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等待进度条,
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安装完成后,配置环境变量,
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp
在这里插入图片描述

3.3——检验CUDA
检验安装是否安装正确:win+R——cmd——nvcc -V或者nvcc --version

在这里插入图片描述
显示cuda版本号10.1, V10.1.243
说明安装成功

4、选择CUDA、cuDNN相匹配的版本

CUDA和cuDNN什么关系?
在这里插入图片描述
打开链接,浏览
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

在这里插入图片描述

5、cuDNN

5.1——cuDNN下载
下载链接:
CuDNN Archive | NVIDIA Developer
选择适配的,
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需要进行邮箱注册,
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然后下载,
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下载完成,
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5.2——cuDNN安装

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