Win10配置CUDA、CUDNN以及Pytorch、Tensorflow安装（详细）

1、安装visual studio （如果已安装则忽略）可以是VS2015、2017、2019

2、安装cuda

各版本cuda下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

选择合适版本，建议选择前参考：

https://pytorch.org/get-started/locally/（Pytorch）

https://www.tensorflow.org/install/source_windows（Tensorflow）

不宜选择过高版本

正常安装后，电脑环境变量里应该已经有相应路径了，无需自己配置。

3、安装cudnn

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

需要注册登录账号，选择与cuda匹配的版本

下载完成后解压，将cuda文件夹里的所有文件（bin、include、lib）复制到cuda安装位置，例：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

4、安装Python，建议使用anaconda

下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual

官网上现在最新版是Python 3.8，现有部分库不支持，因此可以下载历史版本。

各版本下载地址：

https://repo.anaconda.com/archive/

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

安装过程中勾选添加到环境变量的路径。

5、安装Pytorch

Pytorch最新版：https://pytorch.org/get-started/locally/

Pytorch各版本：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

WIN +R 输入cmd打开命令行，输入上面的命令代码即可。

6、安装Tensorflow

WIN +R 输入cmd打开命令行：

pip install tensorflow-gpu

特定版本：

pip install tensorflow-gpu=1.14.1

其它源：

pip install tensorflow-gpu=1.14.1 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ （阿里云）

pip install tensorflow-gpu=1.14.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ （清华大学）

pip install tensorflow-gpu=1.14.1 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/（中国科学技术大学）