windows10+nvidia驱动+cuda10.1+cudnn安装教程

最新推荐文章于 2025-10-10 19:55:52 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-10 19:55:52 发布 · 3.4w 阅读 · 266 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细介绍了如何在Windows环境下为NVIDIA显卡安装驱动、CUDA和cuDNN，包括选择合适的驱动版本、安装CUDA和cuDNN的步骤，以及验证CUDA安装成功的方法。

一、显卡驱动

提前安装好nvidia驱动，windows一般都自动安装了nvidia驱动了

没有安装驱动可以去官网下载驱动

https://www.geforce.cn/drivers

选择自己对应的显卡驱动，默认安装就可以了。

下载之前查看自己显卡驱动和cuda版本号之间的关系，如下图所示，然后进行选择性安装。

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

nvidia驱动版本号：打开终端，输入nvidia-smi.exe回车进行查看，如下图红色框标出来所示：

cuda下载https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive：

最低0.47元/天 解锁文章
安装CUDA10.1、CUDNN、Pytorch
weixin_42089273的博客
11-21 9487
安装CUDA10.1、CUDNN、Pytorch 如下官网链接说明了CUDA版本与NVIDIA Driver的对应关系： CUDA Toolkit Documentation. 或参考显卡驱动的Release Notes，其中会有显卡能支持的CUDA最高版本。 如需要查询自己机器的显卡驱动版本，查询链接如下： NVIDIA驱动下载. 也可通过 sudo apt-get install nvidia...
Win10 + CUDA10.1+pytorch手动安装
热门推荐
qimo601的专栏
11-14 1万+
安装Pytorch 1.首先进入Pytorch下载页面：https://pytorch.org/get-started/locally/ 选择合适的版本10.1，然后拷贝命令： conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch 更新conda版本 Please update conda by running $ conda update -n base -c defaults c...
Win10+GTX1660Ti+CUDA10.1+cuDNN v7.6.4+Anaconda+PyCharm配置GPU版本PyTorch超详细步骤
12-21
超详细的步骤（细品你会有意想不到的收获） 前言：虽然配置PyTorch踩的坑要比caffe少的多，但在配置过程中还是遇到了些问题（比如如何选择显卡驱动、CUDA、cuDNN版本，三者之间依赖关系，为社么使用Anaconda、PyCharm等），网上涉猎的资料大部分只是“授人以鱼”。虽然费尽周折最终配置成功，但仍然稀里糊涂，所以本着“授人以鱼不如授人以渔”的原则，参考官方文档详细写下了PyTorch的配置过程，希望能够帮助到和我一样困惑的童鞋。本人能力有限，如有不妥之处还希望谅解。 配置过程中所有软件： 软件链接：https://pan.baidu.com/s/1bMbPR4cWORZ8gXlc
小杰深度学习（nine）——CUDA与CuDNN安装
最新发布
2501_92101354的博客
10-10 1486
白云映空碧，突起若积雪。出山日已暮，林火远明灭。
CUDA10.1和CUDNN10.1包
11-19
cuda_10.1.105_418.96_win10和cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32下载 bai链接
ubuntu18.04安装cuda10.1和对应的cudnn
qq_41549249的博客
11-09 3822
目录安装cuda10.1安装cudnn 设备版本：ubuntu18.04 RTX3070 NVIDIA Drive 455.38 我的显卡驱动在装好系统之后已经安装好了，这里就不做介绍了，直接安装cuda和cudnn。想看显卡驱动安装方法的小伙伴可以单击这里 安装cuda10.1 因为深度学习目前很多研究的开源代码不兼容最新的tensorflow和pytorch，所以选择了较适用的cuda10.1或者cuda10.2版本。具体选择哪一个版本还需要根据显卡驱动来确定，二者对应关系见下表所示： 首
cuda10.1+cudnn7.6.0+pytorch1.4+tensorflow2.2.0
qq_40405799的博客
02-23 1800
搭建cuda10.1+cudnn7.6.0+pytorch1.4+tensorflow2.2.0深度学习框架
windows10或ubuntu+nvidia驱动+cuda10.1+cudnn安装教程
CVPR收割机的博客
08-01 2174
模型训练首先小白需要安装GPU版的pytorch 便于自己方便也为了给后面的人一些指导特意写下关于NVIDIA的总结。 首先需要安装NVIDIA的驱动程序 具体安装请参考： windows参考： https://blog.csdn.net/fengxinzioo/article/details/105646969?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Ed
精选资源
conda安装cuda10.1+cudnn7.6.5，conda安装深度学习gpu环境
09-28
首先，确保你有一台装有NVIDIA显卡且驱动程序已更新到兼容CUDA 10.1的计算机。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装最新的驱动程序。 接下来，安装Miniconda或Anaconda，这是一款轻量级的conda发行版，可以方便地管理...
CUDA10.1+cudnn7.4.2+tensorflow1.14+numpy1.16.4
qq_26658517的博客
05-21 1936
1.编译环境使用anaconda 2.下载cuda cuda是NVIDIA的GPU计算数学库和编译器，此时需要打开控制面板—NVIDIA—帮助—系统信息—组件 查看自己的电脑支持什么版本的cuda。 cuda下载链接： cuda8.0但是cuda8.0只支持vs2013 cuda9.0 cuda10.1（注意，cuda和tensorflow有版本匹配问题，建议先阅读后面的tensorflow安装了解版本匹配问题再回到这里阅读） 设置环境变量：（我安装的是cuda9.0...
Ubuntu20.04安装cuda10.1及对应版本的cuDNN7.6.5
perfect_csdn1的博客
05-29 2708
安装前准备 首先要查看你的NVIDIA显卡驱动是否支持cuda10.1版本。 因为是在docker中执行，所以需要先进入你的容器： nvidia-docker start 容器名 nvidia-docker attach 容器名 在你的容器里执行以下命令查看cuda版本： nvidia-smi CUDA Version: … 这里的版本号需要大于等于你安装的cuda版本号 关键点：gcc降级 因为Ubuntu20.04自带的gcc版本为9.3，而cuda10.1不支持gcc-9，因此要手动安装gcc-7，
cuda10.0+对应版本cudnn
03-02
win10 cuda_10.0.130_411.31_win10 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.3.1.20 (百度网盘链接+提取码)
win10安装cudnn
qq_44167992的博客
03-02 730
1.下载 在nvidia的cudnn主页下载对应版本的cudnn 2.安装 把下载后的压缩文件解压缩，分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0对应的include、lib、bin目录下 ...
CUDA10.1+cuDNN 超详细版安装教程，步骤清晰不多余
qq_51983316的博客
09-24 1万+
超详细超清晰简单安装CUDA+cuDNN
python教程：安装cuda10.1以及cudnn
plc19981102的博客
10-17 8537
文章目录安装cuda10.1以及cudnn安装 安装cuda10.1以及cudnn 安装 描述： 到cudatoolkit下载网址下载10.1版本的cudatoolkit，到cudnn下载网址下载cudnn 步骤： 打开cudatoolkit下载网址 点击描述中的cudatoolkit下载网址，打开cudatoolkit官网下载链接界面如下所示。 下拉选择CUDA Toolkit 10.1 这里三条链接均可以进行下载，这里作者选择CUDA Toolkit 10.1 update2 (Aug 201
cuda10.1+cudnn10.1+tensorflow2.2.0+pytorch1.7.1下载安装及配置
qq_53057371的博客
11-16 2703
一、cuda及cudnn下载 1、查看自己电脑是否支持GPU 方法：鼠标移动到此电脑，点击鼠标右键，依次选择属性、设备管理器、显示适配器有以下图标（NVIDIA）即可安装GPU，我的是MX130的。 2、选择和自己电脑相匹配的cuda版本 2.1 查看自己电脑cuda版本：点击电脑左下角的搜索图标（放大镜）输入NVIDIA，选择如下应用 点击帮助、系统信息、组件找到NVCUDA64.DLL查看cuda版本，我的是11.2.162版本，建议选择版本时选择11.2.1或者11.2.2的cuda
关于CUDA10.1和CUDNN的下载与安装。
保持一颗敬畏之心，简单地调用C++，适当地向C++妥协，让以后的自己看懂代码，让别人看懂代码。
11-02 635
目录前言安装测试是否成功 前言 因为要引入tensorflow这个库，那么久不可避免的要使用CUDA和CUDNN。本来应该是没必要写一篇博客的，但实在是，CUDNN的下载太麻烦了。我是弄了好几个晚上才直到今天完成。之前它要求要填信息，填了，但也进不去。所以，这里把参考的那个博客放过来。给你们进行参考，应该可以基本完成这个的下载安装。 安装 Win10安装CUDA10和cuDNN. Windows 10 下安装CUDA10.1 + CUDNN Windows下 TensorFlow 的安装（包含：CUP版、
windows10 下安装CUDA10.1+cuDNN+PyTorch1.4
Mr_Lowbee的博客
02-26 5203
CUDA 在CUDA官网下载安装包 安装时选择自定义安装，不安装显卡驱动。 安装成功会自动添加环境变量，无需手动添加。 cuDNN 在cuDNN官网下载安装包 把解压后的三个文件夹复制 直接粘贴到安装路径下 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 会自动添加相应的文件。 PyTorch PyTorch官网 建议使用p...
win10安装nvidia驱动，cuda10.1，cudnn7.6.5和tensorflow_gpu2.2.0
qq_36926728的博客
11-10 1388
这里写自定义目录标题环境下载1.nvidia驱动下载2.cuda10.1下载3.cudnn7.6.5下载4.anaconda3 5.3.0下载5.创建虚拟环境6.激活虚拟环境7.配置pip清华镜像源（可跳过）8.安装tensorflow_gpu2.2.09.查看tf是否安装成功 环境下载 win10, RTX2060, cuda10.1, cudnn7.6.5，tensorflow_gpu=2.2.0 1.nvidia驱动下载 显卡类型:NVIDIA GeForce RTX 2060(6G) 下载成功之
评论 13
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值