机器学习GPU环境搭建+惠普暗影精灵+win10+GTX1060+VS2015+CUDA8.0.61+xgboost GPU

最新推荐文章于 2023-07-01 14:33:54 发布
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分类专栏： Machine Learning 文章标签： xgboost cuda win10 GPU
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/myourdream2/article/details/86586281
本文详细介绍了如何在Win10系统、配备GTX 1060显卡的电脑上安装CUDA8.0和XGBoost的GPU版本。首先，需要安装Visual Studio 2015，确保包含Win10 SDK，然后下载CUDA8.0并安装，注意避免安装Visual Studio integration。接着，解决安装NVIDIA驱动可能出现的黑屏问题。安装完成后，通过nvcc -V验证CUDA安装。对于XGBoost，从GitHub下载源码，获取预编译的GPU DLL文件，最后使用Python setup.py install进行安装。完成所有步骤后，通过特定命令检查XGBoost的GPU支持。

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Win10+GTX 1060显卡安装CUDA8.0

1. 下载visual studio 2015并安装

  1. Visual Studio Professional 2015简体中文版（专业版）下载地址：
    　　http://download.microsoft.com/download/B/8/9/B898E46E-CBAE-4045-A8E2-2D33DD36F3C4/vs2015.pro_chs.iso
    　　SHA1: 629E7154E2695F08A3C692C0B3F6CE19DF6D3A72
    　激活密钥：HMGNV-WCYXV-X7G9W-YCX63-B98R2
    （引用博客：https://www.cnblogs.com/bwlluck/p/5514424.html）
  2. 安装注意：
    VS2015 一定注意安装Win10 SDK，如下图：
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    （引用博客：
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写在这里的初衷，一是备忘，二是希望得到高人指点，三是希望能遇到志同道合的朋友。 硬件信息： 系统：win10家庭中文版 CPU：i7-7700HQ 内存：16GB 显卡：GTX1060 目录一、确定硬件支持的CUDA版本二、打开Anaconda Prompt(Miniconda3)三、确定tensorflow，cudatoolkit和cudnn版本四、测试 一、确定硬件支持的CUDA版本 NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件 CUDA 11.2.135的理解是，当前我安装的显卡驱动最高能支.
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看这儿
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