重装CUDA和cuDNN(目的是装TensorFlow和pytorch)【个人梳理总结】

写在前面

  以下是本人在学习过程中，在自己有限的阅读和学习后总结的重装/安装 CUDA、cuDNN、tensorflow和pytorch的框架式(流程式)经验。
  阅读完我的总结，你可以了解“到哪儿”，“找什么”，“什么顺序”以及“有哪些地方”等收获，同时也会留下很多自己在阅读官方文档和指引中的疑问帮助自己日后精进。
  我不倾向于分享给大家“无脑跟着做”或“保姆级”模式的教程，不利于个人对资料查找能力的成长，也不利于对软件的理解。
  CUDA、cuDNN以及VScode的安装与重装可靠性比较强，在一段时间内具有较大通用价值；末尾的TensorFlow和pytorch安装说实在的我也没搞明白，但是也分享了一些途径供大家当实在没有其他办法时尝试。

一、检查&下载驱动：

1、看自己的显卡驱动版本：

  使用组合键“Windowskey+R”启动“cmd”命令行，键入“nvidia-smi”回车，查看。

2、在NVIDA官网下载合适的显卡驱动并安装：(无需安装则跳过)

  如果需要重新安装驱动，记得准备好你的电脑硬件信息。
NVIDIA驱动程序下载

二、查找&下载CUDA和cuDNN：

1、检查显卡算力：

  执行这个操作的目的我理解有两个：

• 你的显卡是否有GPU支持
• 你的显卡算力是否值得装CUDA和cuDNN

说实在的，如果显卡算力不是很突出，你又是在学习阶段，那就没必要用GPU。也就是不要迷信GPU。

GPU算力表