artcam 9.0英文版本下载_Win10安装paddlepaddle-gpu的python版本

鉴于楼主知识水平有限，我的教程针对有限情况下的电脑

在阅读此篇文章之前，请确认

Windows10系统且为64位
显卡为Nvidia 显卡

本篇文章参考了

飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台www.paddlepaddle.org.cn西河沿的风：win10安装CUDA和cuDNN的正确姿势zhuanlan.zhihu.com

1.python的安装与确认（本篇仅讨论python3）

如果已经安装了python，需要确认python版本，在cmd中使用

python

请确保python版本为3.5.1+/3.6/3.7

！！！注意，python3.8是不被支持的！！！

若python3版本过高或者过低，可以在开始菜单的应用与功能中卸载旧版本

若尚未安装python，可以通过以下网址来获取 python3.7.6

Python Release Python 3.7.6www.python.org

在该网页的底部，你可以找到python3.7.6的下载链接

下载完成后安装

选择Add Python 3.7 to PATH 并且选择Install Now（我个人而言喜欢安装在默认路径）

安装完成，若要确认python的安装情况，可以参照上文的‘确认python版本’

在cmd中确认pip版本，pip的版本应在9.0.1以上

python -m ensurepip
python -m pip --version

如果pip版本过低，可以考虑在cmd中使用以下指令

python -m pip install --upgrade pip

若出现 Read timed out 错误，可以考虑使用清华源，即使用

python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package --upgrade pip

接下来需要确认处理器架构，在cmd中输入

python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"

若第一行输出为 "64bit"，第二行输出为 "x86_64"、"x64" 或 "AMD64" 即可进行下一步。

示例输出

2.安装CUDA以及CUDNN

确认最高可安装的cuda版本

在桌面右击，选择NVIDIA控制面板

在NVIDIA控制面板上部菜单栏中选择帮助，点击系统信息

在系统信息中选择组件，在NVCUDA.DLL右侧可以看到最高版本，我的是10.2，这意味着我的电脑最高可以安装CUDA 10.2，但是也可以安装较低版本如CUDA 10.0

（在更新驱动后版本可能会提升）

接下来下载CUDA，在这个网站上我们可以获取CUDA的各个版本

注意，paddle默认的安装版本支持CUDA 10.0，CUDA 9.0需要另外获取对应版本的paddle安装包
！！！注意，CUDA 10.1 以及 CUDA 10.2 尚未得到支持！！！

CUDA Toolkit Archivedeveloper.nvidia.com

下载需要的CUDA版本安装包，如果显卡支持的话推荐安装CUDA 10.0

下面以CUDA 10.0安装为例

下载后正常安装即可，推荐安装在默认安装路径，若要更改默认安装路径需要记下你的CUDA的安装位置

注意需要在C盘预留3GB以上的空间方能正常完成安装
若遇到安装失败，可以考虑重启电脑后再度尝试安装

以下为NVIDIA CUDA的安装向导（全英文）

CUDA Toolkit Documentationdocs.nvidia.com

安装CUDNN

下载CUDNN

CUDNN downloaddeveloper.nvidia.com

下载CUDNN需要注册NVIDIA开发者账户，注册需要填写一个问卷

注意，CUDNN需要对应CUDA的安装版本，在这里我们以CUDA 10.0为例

CUDNN下载下来之后是一个zip文件，首先将其解压，我们需要将CUDNN的文件复制到CUDA安装目录下，在此我们以CUDA 10.0 、默认安装路径为例

将解压出的文件夹 cudabincudnn64_7.dll 复制到 C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0bin

cudnn64_7.dll（文件名可能略有不同）
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0bin(取决于你的CUDA安装路径，该路径为默认安装路径)

将解压出的文件夹 cudaincludecudnn.h 复制到 C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0include

同上

将解压出的文件夹 cudalibx64cudnn.lib 复制到 C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0libx64

同上

以下为NVIDIA CUDNN的安装向导（全英文）

NVIDIA Deep Learning SDK Documentationdocs.nvidia.com

在安装完成后，在 cmd 中输入以下命令来确认安装情况

nvcc -V

正常情况下会返回CUDA版本

3.安装paddlepaddle

若安装了 CUDA 10.0 （并且安装了CUDNN），使用以下命令

python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.7.0.post107 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

若安装了 CUDA 9.0 (并且安装了CUDNN），使用以下命令

python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.7.0.post97 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

若遭遇报错 No matching distribution found for paddlepaddle-gpu

该报错是由于python版本过高或者过低,需要重新安装正确的python版本，参照第一部分

测试paddlepaddle-gpu是否正确安装

在cmd中输入

python

进入python解释器

接下来输入

import paddle.fluid

若遭遇报错 ModuleNotFoundError: No module named 'paddle'

paddle可能未安装或者未正确安装，可以尝试重新安装paddlepaddle

输入

paddle.fluid.install_check.run_check()

若遭遇报错 RuntimeError：cublas64_100.dll not found （这个当时忘记截图了）

该报错可能是由于

CUDNN未正确安装
CUDA版本与paddlepaddle版本不对应（不支持CUDA10.2），参照第二部分

正确安装的输出

Your Paddle Fluid is installed successfully!