【CUDA】cuda安装 （windows版）

【CUDA】cuda安装 （windows版） 何为xl 于2021-05-25 12:19:09发布 126975 收藏 1250 分类专栏： 工具 深度学习 文章标签： windows cuda tensorflow 工具 同时被 2 个专栏收录 13 篇文章 9 订阅 订阅专栏 深度学习 4 篇文章 2 订阅 订阅专栏

【CUDA】cuda安装 （windows10版） 一、前言官方教程 二、安装工具的准备1. CUDA toolkit Download2. cuDNN Download 三、 CUDA 安装与配置过程测试环境是否安装成功 四、cuDNN配置1.解压2.添加至系统变量 参考博客：

本次安装参考了网上许多教程，结合自己的需求与理解，写下此篇博客，仅做本人总结使用。。

一、前言

windows10 版本安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包

CUDA toolkit（toolkit就是指工具包）cuDNN

注：cuDNN 是用于配置深度学习使用

官方教程

CUDA：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html

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

二、安装工具的准备 1. CUDA toolkit Download

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

官网安装：

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64

GA = General Availability,通用版本,指软件的通用版本。 RC=Release Candidate,含义 是"发布候选版",它不是最终的版本,而是最终版(RTM=Release To Manufacture)之前的最后一个版本 官网说明文档， https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

CUDA的版本是跟显卡型号有关还是驱动有关？

一般是驱动版本决定了能用的CUDA版本的上限，比如新版的显卡驱动可以支持老的CUDA runtime。但是老的显卡可能无法更新到最新的显卡驱动，比如Fermi显卡只能装到391驱动，因此只能用到CUDA9.1。除此之外，显卡硬件与CUDA compute capability相关，当然编译时也可以指定streaming multiprocessor。新的架构支持更多特性就是了。

最终本人下载的

2. cuDNN Download

cuDNN地址如下，不过要注意的是，我们需要注册一个账号，才可以进入到下载界面。大家可以放心注册的。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

注册成功后的下载界面

可以使用下面网址，查看适配的 cuDNN

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

本人下载的版本如下：

三、 CUDA 安装与配置过程 双击“exe文件”，选择下载路径（推荐默认路径）

安装选项

如果你是第一次安装，尽量全选 如果你是第n次安装，尽量只选择第一个，不然会出现错误

不要选Visual Studio Integration，即使选了也不能成功安装

如果本机的驱动版本(当前版本)小于cuda对应的版本（新版本），则选择，否则不选。如果当前版本小于新版本，并且不覆盖安装，之后电脑会频繁蓝屏或死机

记住安装位置，tensorflow要求配置环境

重点提醒：一定要记住这个路径，把这个路径保留下来，后面我们还会用到！！！

安装进行

安装完成

查看系统变量中是否添加了路径，如果没有需要自己添加

测试环境是否安装成功

运行cmd，输入nvcc --version 即可查看版本号； set cuda，可以查看 CUDA 设置的环境变量。

nvcc --version set cuda

四、cuDNN配置 1.解压

cuDNN叫配置更为准确，我们先把下载的 cuDNN 解压缩，会得到下面的文件：

cuDNN 解压缩后的文件

下载后发现其实cudnn不是一个exe文件，而是一个压缩包，解压后，有三个文件夹，把三个文件夹拷贝到cuda的安装目录下。

CUDA 的安装路径在前面截图中有，或者打开电脑的环境变量查看，默认的安装路径如下：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1

后面那个v11.1是你自己的版本号

CUDA 安装目录文件： 拷贝时看到，CUDA 的安装目录中，有和 cuDNN 解压缩后的同名文件夹，这里注意，不需要担心，直接复制即可。cuDNN 解压缩后的同名文件夹中的配置文件会添加到 CUDA安装目录中的同名文件夹中。

拷贝成功后的文件

现在大家应该可以理解，cuDNN 其实就是 CUDA 的一个补丁而已，专为深度学习运算进行优化的。然后再参加环境变量

2.添加至系统变量 往系统环境变量中的 path 添加如下路径（根据自己的路径进行修改） C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\libnvvp 验证安装是否成功

配置完成后，我们可以验证是否配置成功，主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe： 首先win+R启动cmd，cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,应该得到下图:

参考博客：

https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/104246466

https://www.pianshen.com/article/8647746165/

https://blog.csdn.net/weixin_45494025/article/details/100746025

https://blog.csdn.net/u011473714/article/details/95042856