Win10下安裝CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0
- 下載地址
- 安裝CUDA
- 配置環境變數
- 安裝CUDNN
- 驗證CUDA是否安裝成功
- 安裝tesorflow-gpu2.4.1
- 查看對應版本
- 測驗代碼
- 安裝pytorch-gpu1.7.0
- 查看對應版本
- 測驗代碼
下載地址
官方下載：CUDA和CUDNN.
安裝CUDA
安裝之前，建議關掉360安全衛士
雙擊cuda_11.0.3_451.82_win10.exe檔案
根據自己需要更改安裝路徑
將Visual Studio Integration的勾去掉
配置環境變數
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin;
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\libnvvp;
安裝CUDNN
將下載的CUDNN解壓縮，如下圖，
將將CUDNN檔案夾里面的bin、include、lib檔案直接復制到CUDA的安裝目錄，如下圖為CUDA的安裝位置，粘貼過來直接覆寫即可，
# CUDA的安裝目錄
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0
等待復制完成，即可！
驗證CUDA是否安裝成功
打開cmd，輸入如下命令，即可！
nvcc -V
安裝tesorflow-gpu2.4.1
查看對應版本
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.4.1
測驗代碼
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
print(tf.__version__)
a = tf.constant(1.)
b = tf.constant(2.)
print(a+b)
print('GPU:', tf.test.is_gpu_available())
安裝pytorch-gpu1.7.0
查看對應版本
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
pip install torch===1.7.0+cu110 torchvision===0.8.1+cu110 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
測驗代碼
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
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