Win10安装CUDA10.0+cudnn


一、CUDA

1.下载

首先让我们找到CUDA的历史版本,确实难找。
先贴出目标网址,让我们一步到胃→CUDA

为了防止自己忘记位置,也贴出从主页到目标的查找方法:
进入NVIDIA开发者官网,点击最上边那一栏中的下载。
然后在下方找到CUDA Toolkit模块并进入,然后点击立即下载。
在新打开的页面里,查找历史版本请如下图点击:
在这里插入图片描述
打开界面如下,大家按自己需要下载,我这里下载CUDA10.0版本,下载的本地运行exe。
在这里插入图片描述


2.安装

懒得写,贴个教程,记得配置环境变量。

3.验证安装

多谢这篇教程2,检验方法如下:
打开 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite(自己找对应的路径)
在此路径下打开powershell,运行如下:
在这里插入图片描述

二、CUDNN

1.下载

下载地址,一步到胃→CUDNN下载地址,下载需要的版本,我这里下载的是对应CUDA10.0的最新版。
在这里插入图片描述

2.安装

官方教程真香.jpg,记得配置环境变量。
简单的来说就是把cudnn解压后的include、bin和lib三个文件夹直接复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0文件夹下就行啦~


ps

CUDA出现什么问题,除了百度还可以查看一下官方文档https://docs.nvidia.com/cuda/archive/10.0/index.html
这是CUDA10.0的,我相信大家的小脑袋瓜可以自己找到需要的。在这里插入图片描述

<think>好的,我现在需要处理用户关于CUDA 10.0安装配置及兼容性信息的问题。首先,用户可能想知道如何正确安装CUDA 10.0,以及需要注意的步骤。根据提供的引用资料,用户提到了从NVIDIA官网下载CUDA 10.0,并且提到只有NVIDIA显卡才能安装。引用[2]中还提供了百度网盘的链接,但可能需要确认链接是否仍然有效,不过这里可能只需要指导用户前往官网下载。 接下来是配置环境,用户可能使用Anaconda创建虚拟环境。引用[3]和[5]提到在Anaconda下安装TensorFlow 2.0.0,并激活环境后通过pip安装。虽然用户的问题是关于CUDA的,但配置PyTorch或TensorFlow也需要对应的CUDA版本,所以需要说明如何检查CUDA是否正确安装,比如通过nvcc --version或者nvidia-smi命令。 兼容性方面,CUDA 10.0支持的显卡型号和驱动版本需要明确。用户需要知道自己的显卡是否支持,比如NVIDIA的Compute Capability是否达到3.5及以上。同时,引用[4]提到PyTorch环境搭建,说明PyTorch版本需要适配CUDA 10.0,比如较旧的版本如1.2.0。同样,TensorFlow的版本如2.0.0可能兼容CUDA 10.0,但需要注意cuDNN的版本对应,如7.6.5。 常见问题部分,用户可能会遇到驱动不兼容或环境变量未正确设置的问题。例如,安装后无法识别GPU,可能需要检查PATH和LD_LIBRARY_PATH是否包含CUDA的路径。此外,引用[5]中的conda命令可能帮助管理环境,避免版本冲突。 最后,生成的相关问题需要围绕CUDA 10.0安装问题、兼容框架版本、错误排查以及升级影响等方面。确保每个问题都能引导用户进一步解决可能遇到的困难。 需要确保所有技术细节准确,比如CUDA支持的显卡型号、正确的安装命令和配置步骤,以及版本兼容性列表。同时,引用对应的参考资料,如引用[2]指导下载,引用[3]、[4]、[5]涉及环境配置和框架安装。需要以清晰的结构分点回答,帮助用户逐步完成安装和配置,并解答可能的疑问。</think>### CUDA 10.0 安装配置及兼容性信息 #### **一、安装指南** 1. **下载CUDA 10.0** - 访问[NVIDIA开发者官网](https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive)下载CUDA 10.0安装包(需NVIDIA显卡支持,AMD显卡不可用)[^2]。 - 安装时选择“自定义安装”,并勾选以下组件: - CUDA Toolkit - NVIDIA驱动(若未安装最新驱动) - CUDA示例代码(可选) 2. **验证安装** - 打开命令行,输入以下命令: ```bash nvcc --version ``` 若显示`Cuda compilation tools, release 10.0`则表示安装成功。 --- #### **二、环境配置** 1. **Anaconda虚拟环境(推荐)** - 创建独立环境: ```bash conda create -n cuda10 python=3.6 activate cuda10 ``` - 安装深度学习框架(如TensorFlow/PyTorch): - TensorFlow 2.0.0(需CUDA 10.0 + cuDNN 7.6.5): ```bash pip install tensorflow-gpu==2.0.0 ```[^3][^5] - PyTorch 1.2.0(适配CUDA 10.0): ```bash conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch ```[^4] 2. **配置cuDNN** - 从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cudnn)下载cuDNN 7.6.5(需注册),解压后复制文件至CUDA安装目录(如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0`)。 --- #### **三、兼容性信息** 1. **硬件要求** - **显卡**:仅支持NVIDIA显卡,且Compute Capability需≥3.5(如GeForce 900系列及以上)[^2]。 - **驱动版本**:需≥NVIDIA 411.31(通过`nvidia-smi`查看)。 2. **软件依赖** - **操作系统**:支持Windows 10、Linux(如Ubuntu 18.04)。 - **深度学习框架版本**: | 框架 | 兼容版本 | |------------|--------------------| | TensorFlow | 2.0.0(需cuDNN 7.6.5) | | PyTorch | ≤1.2.0 | --- #### **四、常见问题** 1. **驱动冲突** - 若安装失败,建议先卸载旧版CUDA驱动,或使用`DDU工具`彻底清理残留驱动。 2. **环境变量配置** - 确保`PATH`包含CUDA路径(如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin`)[^5]。 3. **GPU不可用** - 检查`CUDA_VISIBLE_DEVICES`是否设置正确,或通过以下代码验证: ```python import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) # 应返回True ``` ---
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