（Win11）CUDA、CUDNN安装教程

最新推荐文章于 2025-04-19 10:40:49 发布
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分类专栏： 环境配置相关 文章标签： pytorch 深度学习 windows
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版权

前言

CUDA的安装需要两个包：CUDA Toolkit

                                           CUDNN（算是CUDA的一个补丁，用于优化深度学习）

CUDA下载官方教程：Installation Guide Windows :: CUDA Toolkit Documentation

CUDNN下载官方教程：Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation

一般先安装CUDA，再安装CUDNN

CUDA安装

1、确认自己自己电脑兼容的CUDA版本

        搜索栏搜“NVIDIA"并点击进入NVIDIA控制面板

         点击左下角的“系统信息”

         查看组件部分的信息，如图中表示兼容11.6.1的CUDA

 2、下载所需的CUDA版本

         下载网址：CUDA toolkit Download

         题主根据显卡兼容信息选择的CUDA Toolkit 11.6.1的链接下载（点前面一半的链接）

         选择“Windows”→“x86_64”→“11”→“exe_{local}”→“Download(2.5GB)”

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Windows 11 版本的 TensorFlow GPU 需要与兼容的 CUDA 和 cuDNN 版本配合使用。通常来说，TensorFlow 官方推荐使用 NVIDIA 官方发布的最新稳定版 CUDA 及对应的 cuDNN。 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是 NVIDIA 提供的一种并行计算平台和编程模型，用于加速 NVIDIA GPU 上的计算任务。对于 Windows 11，建议选择与你的显卡兼容且与操作系统匹配的 CUDA 版本，比如 CUDA 11.x 或更新版本。 cuDNN (Convolutional Neural Network library) 是一个专门为深度学习中的卷积神经网络优化的库，它提供高效的前向传播和反向传播运算。TensorFlow 会自动查找并链接正确的 cuDNN 版本，但为了确保最佳性能，一般推荐与 CUDA 版本相匹配的 cuDNN。 安装时，你可以通过 TensorFlow 官方提供的 pip 包管理器来安装，例如： ```bash pip install tensorflow-gpu=={latest_version} -f https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/{cuda_version}/whl/ ``` 这里 `{latest_version}` 表示最新的 TensorFlow GPU 版本，`{cuda_version}` 应该替换为相应的 CUDA 版本号。 记得检查 NVIDIA 的官方文档以及 TensorFlow 的官方支持页面，因为版本兼容性可能会随着硬件更新和软件迭代而变化。
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