[零基础深度学习环境配置一]基于python 3.7+anaconda 3+cuda 11.1+cuDNN v8.1.1+win10+TITAN XP

2024-04-27 11:59:53

第一步：检查显卡支持的cuda版本

1.第一种方法：win+R打开cmd，输入nvidia-smi，我的显卡是nvidia TITAN XP，支持的cuda最高版本是11.0（向下兼容）

图1 cmd查看显卡支持的cuda版本

2.第二种方法：搜索框输入nvidia,出现nvidia控制面板，打开帮助中的系统信息，选择组件，出现cuda版本信息。

第二步：官网下载cuda

NVIDIA Developer

安装cuda时，第一次会让设置临时解压目录，第二次会让设置安装目录；

临时解压路径，建议默认即可，也可以自定义。安装结束后，临时解压文件夹会自动删除；

注意：临时解压目录千万不要和cuda的安装路径设置成一样的，否则安装结束，会找不到安装目录的！！！

选择自定义安装

安装完成后，配置cuda的环境变量；

命令行中，测试是否安装成功；

安装好，点击下一步

安装完成

安装结束后，右键我的电脑-->属性-->高级系统设置-->环境变量，系统变量中已经加入了cuda的两个路径。

最后检查一下安装是否成功

第三步：下载同一版本的cudnn(需要注册登录英伟达用户才可以下载）
cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算，所以我们还要下载同一版本的cuDNN。
链接：link

（1) cuda11.1对应cuDNN v8.1.1

(2)匹配
将下载好的CUdnn文件解压，得到如下所示三个文件夹。

将每个文件夹下对应的文件复制到CUDA对应文件夹下。（把这三个文件夹放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1）

最后可以跑一个cuda程序试试！

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