cuda和cudann安装小白教程pytorch安装tensorflow-GPU版用显卡跑程序环境搭建

pytorch安装和tensorflow环境搭建和cuda加速和cudann安装教程记录日期2023.03.28

先说CPU版本，无需CUDA和CUDANN直接在anaconda prompt里输入这两句即可

1.pip install torch

2.pip install tensorflow

完成

GPU版本

先安装cuda，然后安装cudann，然后安装torch和tensorflow

具体如下：

1.查看显卡支持的cuda的最高版本，选择中间合适范围的cuda版本CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

我喜欢选11.6.0版本

2.安装对应版本cudann，我喜欢选8.5.0

cuDNN Archive | NVIDIA 开发者

3.安装对应tensorflow，需要cuda和cudann版本要一致，python版本也一致，tensorflow劝退，去你的安装老报错

从源代码构建  |  TensorFlow

要用这样指定版本安装pip install tensorflow-gpu==2.10.0

4.安装对应torch

https://download.pytorch.org/whl/torch/

测试tensorflow

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

测试torch

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())#打印判断是否有GPU的结果

显示True就是安装成功

pgp0520

不会的可以评论区留言私聊或者M

在2023年9月的一天，我像往常一样安装CUDA，结果发现找不到CUDANN了，CUDANN链接失效了，打不开了，不见了。

看了下公告也没有发现什么，然后发现，已经集成在一起了，确实，这个cudann有点麻烦了，现在集成在一起，安装方法，变化了

如下

 1.查看显卡支持的cuda的最高版本，选择中间合适范围的cuda版本

这里显示12.0的可以，那么我安装11.8的是没问题的

​​​​​​CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

2.安装对应版本的GPU版本的torch和tensorflow

https://download.pytorch.org/whl/torch

https://download.pytorch.org/whl/torchversion

就两步了。