CUDA和CUDNN安装(win10)

本文详细介绍了如何安装CUDA和CUDNN。首先,确定显卡驱动版本以选择合适的CUDA版本,然后从官方网站下载CUDA安装包并进行自定义安装。接着,下载与CUDA版本匹配的CUDNN,解压缩后将相关文件复制到CUDA安装目录。最后,通过命令行验证CUDA安装成功。整个过程需要遵循特定步骤,并注意文件的版本对应关系。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  1. 桌面右击,打开在这里插入图片描述
  2. 查看版本:在这里插入图片描述
  3. 记住上一步的版本,然后下载CUDA(下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive),选择的版本不能大于显卡驱动的版本。在这里插入图片描述
    按需求选择(windows,64位,win10,离线安装)并下载即可:在这里插入图片描述
  4. 下载CUDNN(下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive),下载版本取决于CUDA的版本。首先选择下载CUDNN,选择与CUDA对应的版本:在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    下载需要账户,可以先注册一个。
  5. 安装CUDA:双击下载好的.exe文件,点击OK(临时的,会自动删除)->点击同意并继续:在这里插入图片描述
    选择自定义,下一步:在这里插入图片描述
    自定义选项全选即可,下一步:在这里插入图片描述
    选择安装路径,下一步:在这里插入图片描述
    (这里我没有安装visual studio,直接安装了)等待安装完成,下一步->关闭即可。
  6. 测试CUDA:R+win->cmd->输入"nvcc -V" ,显示版本则证明成功安装!在这里插入图片描述
  7. 安装CUDNN:解压刚刚下载的文件,进入cuda,选中bin,include,lib这三个文件并复制,进入刚刚安装CUDA的目录,粘贴进来(确认替换文件)。
    至此安装结束!
### 回答1: 在Win10安装CUDAcuDNN需要以下步骤: 1. 下载CUDAcuDNN安装包,可以在NVIDIA官网上下载。 2. 安装CUDA,按照安装向导进行安装,注意选择合适的安装路径组件。 3. 安装cuDNN,将下载的cuDNN文件解压到CUDA安装路径下,例如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.。 4. 配置环境变量,将CUDAcuDNN的路径添加到系统环境变量中,例如将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.\binC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.\extras\CUPTI\lib64添加到Path变量中。 5. 测试安装是否成功,可以使用命令行输入nvcc -Vpython -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([100, 100])))"来测试CUDAcuDNN是否正常工作。 希望对你有帮助! ### 回答2: 对于使用 NVIDIA GPU 进行深度学习开发的工程师研究人员而言,CUDA cuDNN安装是非常关键必须的步骤。以下是 Win10CUDA cuDNN安装步骤: 1. 安装 CUDA: 首先,需要在 NVIDIA 官网上找到特定的版本。然后执行以下步骤: - 打开 CUDA 安装包并运行安装程序。 - 选择自定义安装选项,使得只有所需的组件被选择。 - 根据您的 GPU 版本选择正确的 CUDA 版本(有关详细信息,请参阅 CUDA 网站文档)。 2. 安装 cuDNN: 在 NVIDIA 官网上下载 cuDNN 并按以下步骤进行安装: - 将 cuDNN 解压缩到任意位置(例如,C: \ cudnn)。 - 将 cuDNN 文件夹添加到环境变量 Path 中。 3. 配置环境变量: 将所需的环境变量添加到 Windows 系统中,以便能够正常使用 CUDA cuDNN。 - 打开“计算机” ->“属性” ->“高级系统设置” ->“环境变量”。 - 选择“系统变量”并单击“新建”键。 - 输入变量名称变量值,例如,CUDA_PATH C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0。 4. 测试 CUDA cuDNN 安装: 最后,通过运行代码测试 CUDA cuDNN 安装是否正确。 - 编写一个简单的 CUDA cuDNN 程序。 - 打开命令提示符并导航到程序的路径。 - 编译程序并运行编译后的可执行文件。 如果一切正常,您将能够在命令行中看到程序输出,并且您的 GPU 将在运行程序时被使用。 总的来说,正确安装 CUDA cuDNN 对于使用 NVIDIA GPU 进行深度学习计算机视觉开发是至关重要的,而 Windows 10 平台下的安装步骤比较简单,只要按照上述步骤进行配置即可。 ### 回答3: cudacudnn是用于深度学习中GPU加速的重要工具。在win10系统下安装cudacudnn需要以下步骤: 一、安装cuda 1. 确认显卡型号及其支持的cuda版本号 在官网上下载cuda对应的版本,支持的显卡型号也需要进行确认。一般来说,新款显卡支持的cuda版本比较高。 2. 下载cuda安装包 在官网上下载cuda安装包。选择合适的安装包并下载后,解压至自定义的目录,如:“D:\cuda\"。 3. 安装cuda 进入解压后文件夹内找到exe安装文件,运行该文件来开始cuda安装。需要注意的是,在安装过程中,需要勾选“添加到系统环境变量中”选项。 4. 测试cuda 安装完成后,可以通过在命令行输入nvcc -V,来检查cuda是否安装成功。终端输出cuda的版本信息,则说明cuda安装成功。 二、安装cudnn 1. 下载cudnn 在NVIDIA开发者网站上下载对应的cudnn版本,如“cudnn-11.3-windows-x64-v8.2.1.32.zip”。 2. 解压cudnn 将下载后的cudnn压缩包解压至cuda安装目录,如“D:\cuda\”,解压后应该出现以下文件: bin, includelib等文件夹。 3. 配置cudnncuda 进入cuda安装目录,找到与安装cuda时配置好的GPU加速路径一致的lib\x64文件夹,在此目录下将cudnn解压得到的解压文件夹中的cudnn64_8.dll文件复制到此目录下。在此之后,cudnn会被配置为与cuda相兼容。 4. 测试cudacudnn 安装完成后,可以使用TensorFlow\PyTorch深度学习框架进行GPU加速开发,通过运行相关程序测试,检查CUDAcuDNN是否都安装成功。 以上便是win10系统下安装cudacudnn的步骤,相信能够帮助用户顺利安装cudacudnn,进行深度学习的GPU加速开发。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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