检查cuda安装_安装Tensorflow-gpu的来龙去脉-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_33870147/article/details/112516890

本文记录了安装Tensorflow-gpu过程中遇到的版本问题。要使用该版本，需CUDA、cuDNN和Tensorflow-gpu。文章重点介绍了各软件版本匹配信息的查找方法、下载流程，以及CUDA、cuDNN和Tensorflow-gpu的安装步骤，最后强调版本匹配对安装成功的重要性。

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由于我在安装Tensorflow-gpu的过程中，遇到了不少的问题，总的来说基本都是版本问题。所以在此记录一下，同时也希望你们能够少踩坑（别发疯）。

首先明确，要成功使用tensorflow-gpu版本，需要三个东西。

CUDA：是NVIDIA发明了一种并行计算平台和编程模型。通过利用图形处理单元（GPU）的强大功能，它可以显着提高计算性能。
cuDNN：是用于深度神经网络的GPU加速原语库。
Tensorflow-gpu：是一个用于高性能数值计算的开源软件库（GPU版本）。

由于本篇文章的写作目的是为了告诉同样有使用tensorflow-gpu开源库的小伙伴如何去找符合自己配置的软件版本，重点就是版本问题，不同版本的tensorflow-gpu可能需要不同的CUDA和cuDNN。因为我自己在安装过程中因为版本问题，浪费了很多时间，不断地反复尝试各种版本，网络上提供详细的版本说明的安装教程比较少，而且我认为不能总是依赖别人的尝试，如果能知道如何去找到版本匹配信息，如何下载，整个过程是怎么的，可能会更加极客吧。所以，不想了解这些的小伙伴可以直接访问下方的网址来下载对应的文件。

判断电脑是否支持CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

CUDA与cuDNN的版本匹配列表：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-support-matrix/index.html

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

CUDA安装指南：https://docs.nvidia.com/cuda/archive/9.0/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html

cuDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

cuDNN使用指南：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installwindows

接下来，我来说明一下整个流程的操作。

先明确一点，先安装CUDA和cuDNN，再安装tensorflow-gpu。

我假设你们不想去记任何一个网址，所以我打算通过一次次的点击来告诉你们整个寻找的过程。

从www.baidu.com搜索英伟达（nvidia）

我们会看到大概这么一个界面

将鼠标放到开发者上，选择NVIDIA 开发者。

跳到这里

啊，竟然是英文！看不懂怎么办？

没关系，谷歌浏览器可以翻译（我为谷歌浏览器代言(●’◡’●)）。

点击高性能计算

向下翻

点击CUDA Toolkit

接下来连续点

接下来就可以准备下载了

不过我们先停在这个界面

重新打开一个网页，进入英伟达开发者页面（忘记了就往前翻）

点击深度学习

向下翻

点击深度学习训练（Deep Learning Training）

继续点

点点点

啊哦，需要我们登录了。

我随便注册了一个账号登录之后，再进入就是这样的界面了

终于可以匹配版本了

等等！好像忘记了什么，tensorflow-gpu的版本还没有选择。

同样的百度搜tensorflow

不过这里cuDNN和CUDA的版本的细节我就不太清楚了，是不是整个7的大版本和9的发版本都可以，这个我没找到相关说明，那位大佬知道，希望能够留言。

我选择的是tensorflow-gpu-1.12.0、python3.6.2、cuDNN 7.5.0、CUDA 9.0

写下来就是下载了，分别是一个可执行文件、一个压缩包，tensorflow-gpu的安装有两种方式，在线安装（pip install tensorflow-gpu==1.12.0）或离线安装（下载tensorflow-gpu-*.whl）。

CUDA文件

cuDNN压缩包

下面进入安装环节

CUDA的安装教程看这里

这个就是安装文档，看不懂的同学可以翻译一下哦。

其实安装很简单，就是先检查你的GPU（显卡）是否支持CUDA，然后安装cuda*.exe可执行文件。cuda*.exe安装的过程就是勾选、下一步、下一步，都默认就行了。

cuDNN的安装教程看这里

cuDNN的使用简单来说就是复制cuda文件夹中的bin、include、lib这三个文件夹，然后在CUDA安装路径（大概在这个位置C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0）下进行粘贴，覆盖掉安装路径下对应的这三个文件夹，其实就是将cuda文件夹下的bin、include、libx64这个三个目录下的三个文件（cudnn64_7.dll、cudnn.h、cudnn.lib）分别复制到CUDA安装目录下的bin、include、libx64这三个目录下，只不过用文件夹的覆盖会比较方便，不用一个个复制粘贴。

（网络上很多教程都说要将cuda中的三个文件夹bin、include、libx64配置到Path环境中，不过我尝试了没有配置貌似也能正常使用）

进行到这一步，打开CMD，键入nvcc -V，回车。