win10安装配置CUDA+cuDNN+Tensorflow2.0

本文详细介绍了CUDA和cuDNN的安装过程,包括如何从官方网站下载CUDA Toolkit和cuDNN,以及在Windows系统中进行安装和配置环境变量的步骤。通过本文,读者可以了解到CUDA作为通用并行计算架构的基础,以及cuDNN作为深度学习GPU加速库的重要性。

转载请注明作者和出处:http://blog.youkuaiyun.com/john_bh/

1. 概念说明

CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是简单调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。

CUDA与cuDNN的关系:
CUDA看作是一个工作台,上面配有很多工具,如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。它就相当于工作的工具,比如它就是个扳手。但是CUDA这个工作台买来的时候,并没有送扳手。想要在CUDA上运行深度神经网络,就要安装cuDNN,就像你想要拧个螺帽就要把扳手买回来。这样才能使GPU进行深度神经网络的工作,工作速度相较CPU快很多。

下载地址:

2. CUDA

  1. 下载CUDA toolkit(toolkit就是指工具包),如下图所示,我用的是CUDA 10:
    在这里插入图片描述
    选择后直接下载,大概2.1G。

  2. 双击安装:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    检查系统兼容性,可能需要重启: 在这里插入图片描述
    兼容性检查完毕,点击同意并继续:
    在这里插入图片描述
    选择自定义,然后下一步:
    在这里插入图片描述
    如果是第一次安装就全部勾选,下一步:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    重点提醒:一定要记住这个路径,把这个路径保留下来,后面我们还会用到!!!
    重点提醒:一定要记住这个路径,把这个路径保留下来,后面我们还会用到!!!
    重点提醒:一定要记住这个路径,把这个路径保留下来,后面我们还会用到!!!
    在这里插入图片描述
    点击下一步:
    在这里插入图片描述
    安装完成,点击关闭:
    在这里插入图片描述

  3. 配置环境变量
    在这里插入图片描述

  4. 验证安装结果
    打开命令行输入: nvcc -V

     nvcc -V
    

    在这里插入图片描述
    安装成功!

3. cuDNN

首先需要注册账号,当然如果有账号直接登录就行。下载完成后,将这个压缩包里的所有文件放到CUDA10安装目录相应文件夹下即可

  1. 下载 cuDNN
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  2. 解压
    在这里插入图片描述

  3. 配置cuDNN
    将这三个文件夹的内容复制到之前提示记得三个路径,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
    在这里插入图片描述

  4. 配置环境变量
    在这里插入图片描述

  5. 验证
    配置完成后,可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe:
    首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exedeviceQuery.exe,应该得到下图:

    .\bandwidthTest.exe
    

    在这里插入图片描述

    .\deviceQuery.exe
    

    在这里插入图片描述

<think>我们已知用户的需求是:在Windows 10系统下,搭建CUDA 11.3和cuDNN的深度学习环境,并需要知道tensorflow, Keras, pyTorch对应的适配版本。 根据引用内容,我们可以获取以下信息: 1. 引用[1]和[4]提到了Ubuntu系统下安装CUDAcuDNN,但用户需要的是Windows 10系统。 2. 引用[2]提到了CUDA 11.2版本在pytorch官网上找不到对应信息,但用户使用的是CUDA 11.3。 3. 引用[3]中提供了pytorch 1.12.0对应cuda11.3和cudnn8的信息,并且提到如果是Windows系统,需要将源地址中的linux-64改成win-64。同时,该引用还提到torchvision的版本需要根据Python版本和CUDA版本来确定。 4. 引用[4]提到了一篇关于pycharm+anaconda+cuda+tensorflow-gpu配置的博客,但链接内容是关于Ubuntu的,不过安装驱动的部分可以参考。 因此,我们需要分别确定在Windows 10下,CUDA 11.3和cuDNN对应的tensorflow, Keras, pyTorch的版本。 根据各框架的官方文档和常见搭配,我们可以给出以下建议: 1. **TensorFlow**: 根据TensorFlow官网的测试与支持配置(https://www.tensorflow.org/install/source#gpu),CUDA 11.3对应的TensorFlow版本为TensorFlow 2.6.x。但需要注意的是,TensorFlow 2.6要求cuDNN 8.1(对于CUDA 11.2),而CUDA 11.3通常搭配cuDNN 8.1以上。我们可以查看具体的版本对应关系: - TensorFlow 2.6.0: 要求CUDA 11.2, cuDNN 8.1.0 - 但是,CUDA 11.3可以向下兼容CUDA 11.2TensorFlow版本。另外,在TensorFlow 2.7中,要求CUDA 11.2cuDNN 8.1.0,同样可以兼容CUDA 11.3。 然而,根据实际经验,TensorFlow 2.5.0也支持CUDA 11.2,而TensorFlow 2.4.0支持CUDA 11.0。对于CUDA 11.3,我们可以使用TensorFlow 2.6.02.7.0(因为CUDA 11.3向后兼容11.2)。此外,TensorFlow 2.8.0及更高版本要求CUDA 11.6,所以不推荐。 因此,对于TensorFlow,推荐版本为2.6.02.7.02. **Keras**: Keras现在作为TensorFlow的高级API,通常与TensorFlow一起安装。从TensorFlow 2.0开始,Keras被包含在TensorFlow中(`tf.keras`)。因此,我们只需要安装对应版本的TensorFlow,就可以使用内置的Keras。如果需要独立安装Keras,请注意与TensorFlow版本的匹配。独立Keras的版本通常与TensorFlow版本有对应关系。例如,TensorFlow 2.6.0对应的Keras版本为2.6.0。 所以,建议使用TensorFlow自带的Keras,或者独立安装Keras 2.6.0(如果必须独立安装)。 3. **PyTorch**: 根据引用[3]中的信息,pytorch 1.12.0支持CUDA 11.3。我们可以通过PyTorch官方历史版本页面(https://pytorch.org/get-started/previous-versions/)来确认。 在PyTorch的旧版本安装说明中,我们可以找到: - 对于PyTorch 1.12.0,支持CUDA 11.3和11.6(通过不同的安装命令)。 - 具体来说,PyTorch 1.12.0CUDA 11.3版本可以通过以下命令安装(适用于Windows): ``` conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 或者使用pip: ``` pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` 因此,PyTorch推荐1.12.0版本,并搭配torchvision 0.13.0和torchaudio 0.12.0。 4. **cuDNN**: CUDA 11.3对应的cuDNN版本通常为8.x。根据NVIDIA的文档,CUDA 11.3支持cuDNN 8.1.0及以上。但为了稳定性,推荐使用cuDNN 8.1.0或8.2.1(根据引用[1]中提到的cuDNN8.2.1,但那是针对CUDA11.3的,所以也可以使用)。 总结: - **CUDA**: 11.3 - **cuDNN**: 8.1.0 或 8.2.1(推荐8.2.1,但需注意与框架的兼容性,通常8.1.0更广泛使用) - **TensorFlow**: 2.6.02.7.0 - **Keras**: 随TensorFlow安装2.6.02.7.0)或独立安装Keras 2.6.0/2.7.0 - **PyTorch**: 1.12.0(搭配torchvision 0.13.0和torchaudio 0.12.0) 注意:以上版本需要与Python版本匹配。通常,TensorFlow 2.6.x支持Python 3.6-3.9,而PyTorch 1.12.0支持Python 3.7-3.10。因此,建议使用Python 3.7或3.8以确保兼容性。 安装步骤简述(Windows 10): 1. 安装CUDA 11.3和对应的cuDNN(将cuDNN的文件复制到CUDA安装目录)。 2. 创建conda环境(推荐使用Anaconda)并安装对应版本的Python(如3.8)。 3. 在conda环境中安装TensorFlow和PyTorch。 示例安装命令: 对于TensorFlow: `pip install tensorflow-gpu==2.6.0` 或者 `pip install tensorflow-gpu==2.7.0` 对于PyTorch: 使用conda: `conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch` 或者使用pip: `pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113` 另外,Keras会随着TensorFlow一起安装,如果独立安装,则使用`pip install keras==2.6.0`。 请注意:由于不同版本的框架对CUDAcuDNN的支持可能存在差异,以上推荐版本是基于官方文档和常见实践,具体安装时还需根据实际情况调整。 最后,建议用户通过运行简单的代码来验证GPU是否被框架识别: - TensorFlow验证: ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` - PyTorch验证: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.version.cuda) ``` 生成相关问题: 1.Windows 10下如何安装CUDA 11.3和cuDNN 8.2.1? 2. 如何验证TensorFlow是否在使用GPU? 3. 如何解决PyTorch安装中的版本冲突问题? 4. 在同时安装TensorFlow和PyTorch的环境中,如何管理它们的依赖? </think> ### Windows 10CUDA 11.3 + cuDNN 深度学习环境适配版本 根据引用信息和官方版本兼容性要求,Win10系统下各框架与 **CUDA 11.3 + cuDNN 8.2.1** 的适配版本如下: #### 1. **TensorFlow 适配版本** - **推荐版本**:`TensorFlow 2.6.x` 要求 cuDNN ≥ 8.1.0,与 CUDA 11.2 兼容(CUDA 11.3 向下兼容 11.2)[^1][^3]。 - 安装命令: ```bash pip install tensorflow-gpu==2.6.0 ``` #### 2. **Keras 适配版本** - **推荐版本**:`Keras 2.6.x` 作为 TensorFlow 2.6 的内置高阶 API(`tf.keras`),无需单独安装[^1][^3]。 - 若需独立安装: ```bash pip install keras==2.6.0 ``` #### 3. **PyTorch 适配版本** - **推荐版本**:`PyTorch 1.12.0` 官方支持 CUDA 11.3,需搭配 `torchvision 0.13.0` 和 `torchaudio 0.12.0`[^2][^3]。 - 安装命令(Windows 版): ```bash pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` #### 版本依赖说明 | 组件 | 推荐版本 | 依赖要求 | 验证命令 | |-------------|------------|-----------------------------|----------------------------| | CUDA | 11.3 | - | `nvcc --version` | | cuDNN | 8.2.1 | ≥8.1.0 for TensorFlow | 检查 CUDA 安装目录 | | Python | 3.7-3.9 | PyTorch 1.12.x 最高支持 3.9 | `python --version` | | TensorFlow | 2.6.0 | CUDA 11.2+ / cuDNN 8.1+ | `tf.test.is_gpu_available()`| | PyTorch | 1.12.0 | CUDA 11.3 | `torch.cuda.is_available()`| > **注意**: > - TensorFlow 2.7+ 要求 CUDA 11.2,但官方未明确支持 CUDA 11.3,建议优先使用 2.6.x 避免兼容性问题[^3]。 > - PyTorch 安装时需指定 `+cu113` 后缀以确保匹配 CUDA 11.3。 #### 环境验证示例 ```python # TensorFlow 验证 import tensorflow as tf print("TF Version:", tf.__version__) print("GPU Available:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) # PyTorch 验证 import torch print("PyTorch Version:", torch.__version__) print("CUDA Available:", torch.cuda.is_available()) ```
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