win10 CUDA+cuDNN+pytorch安装

一．查看本机的CUDA适配版本

右击“此电脑”

点击“属性”，在出现的控制面板右上角搜索“NVIDIA控制面板”，双击“nvidia控制面板”，

出现显卡驱动版本号，如下：红框中所示：

此处显示为：451.82版本。

通过显卡驱动版本，查看本机使用的CUDA版本。对比网址：https://blog.youkuaiyun.com/He_9520/article/details/100032803，

其中系统的Nvidia Driver决定着系统最高可以支持什么版本的cuda和cudatoolkit，Nvidia Driver是向下兼容的，如下截图：

假设我们机器驱动型号为411.31，则只能安装CUDA 10.0.130版本及以下版本。

注意：

• cuda和cudatoolkit不同，前者说的是系统安装的cuda，它是由Nvidia官方提供的（/usr/local/cuda就是系统安装的cuda的软链接），这与我们要安装的pytorch几乎没有什么关系。后者是anaconda官方提供的用来build pytorch的一个工具包，它是Nvidia所提供的cuda的一个子集。
• pytorch和cudatoolkit版本并不是一一对应的关系，一个pytorch版本可以有多个cudatoolkit版本与之对应。例如1.5.1版本的pytorch，既可以使用9.2版本的cudatoolkit，也可以使用10.2版本的cudatoolkit。

二．下载对应CUDA、找到对应pytorch、下载对应cuDNN

1. 下载CUDA（最好通过迅雷等软件加速下载）

根据上节确定的CUDA版本，我们在官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载。（我们驱动为451.82，可以下载10.2及以下版本的CUDA）。我们这里下载10.1版本的CUDA：

点击CUDA Toolkit 10.1，进入下一界面，选择window，64位，10版本（10.1里面包含10、8.1、7等版本），exe（local），最红选择“Download（2.4GB）”

下载为：cuda_10.1.105_418.96_win10

找到相应的pytorch版本

通过网址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/，查看CUDA 10.1，可以配套哪些版本torch和torchvision。

比如我想下载1.4版本的pytorch，如下图：

我的CUDA可以是10.1版本，则torch1.4.0，torchvision0.5.0。

下载对应的cuDNN

通过网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10，查找与下载CUDA版本对应的cuDNN版本，如下：

我这里CUDA为10.1版本，则cuDNN选择下载v8.0.2版本，Windows10：

压缩包：cudnn-10.1-windows10-x64-v8.0.2.39

三、安装CUDA、cuDNN

1. 安装CUDA，我们直接点击安装即可，其中有一步，其中尽量选择自定义安装：

2. 查看CUDA安装情况：按“win+r”，输入cmd，进入终端，输入“nvcc -V”，然后查看cuda版本等情况：

3. cuDNN

3.1 解压cuDNN压缩包，可以看到bin、include、lib文件夹：

3.2 找到CUDA文件夹位置，可以看到相同命名的bin、include、lib文件夹：

3.3 将cuDNN中bin、include文件夹内的文件对应复制到CUDA中的bin、include、文件夹内；将cuDNN中.\lib\x64文件夹内的文件对应复制到CUDA中的.\lib\x64文件夹内。

4. 添加环境变量

4.1 打开系统环境设置界面。“我的电脑”-“属性”-“高级系统设置”-“环境变量”：

4.2 在系统变量中找到“Path”，点击“编辑”，然后“新建”：

4.3 向其中添加路径：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64

如下：

5. 查看CUDA和cuDNN安装结果。

在cmd中输入：

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite

然后输入：

bandwidthTest

则得到安装结果：

附图：

四、安装pytorch

首先进入环境，其次输入语句：

conda config --add channels
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

conda config --add
channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1（这里的10.1是版本，通过）

但是此方法会直接下载最新torch版本，而不是自己想下载的版本。

此时可以通过下面语句控制pytorch版本：

conda install pytorch=1.4.0 torchvision=0.5.0 cudatoolkit=10.1

检验：依次输入：

python

import torch

torch.cuda.is_available()

返回True，代表安装成功。