第一节 cuda以及cudnn的安装_cudnn 安装

一、Visual Studio安装（非必须）

官网：Thank You for Downloading Visual Studio Community Edition (microsoft.com)直接下载安装

选择该选的，win11的原因多选择了个通用win平台

安装完成后打开建一个工程然后安装Cuda

二、Cuda安装

1.环境要求

第一步，检测显卡所支持最高的版本

nvidia-smi

 2.下载

下载机器版本最高支持的版本

官网地址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

 3.安装

不动直接OK

到达这一步自定义全部勾选后下一步

安装位置记着下一步发现没有

其实不管好像也行（没试）

安装成功代码检查：

nvcc -V

• 检查环境是否含有环境变量，桌面上找到我的电脑，右键点击属性。

• 点击高级系统设置，点击环境变量如下：

• 

• 安装成功

三、Cudnn安装

1.环境要求

需要与Cuda的版本对应，cudnn可以理解为cuda的一个插件，放到指定文件夹即可无需安装

• 查看自己的Cuda版本

nvcc -V

2.下载

因为是12.2直接官网cuDNN Archive | NVIDIA Developer下载12.2版本

3.解压到指定文件夹

• 找到Cuda的安装目录

set cuda

• 把cudnn中文件移到Cuda中（按文件名全选剪切）

配置环境变量 

 

一步一步运行：

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2

cd .\extras\demo_suite

.\bandwidthTest.exe

安装成功 

 四、pytorch安装

1.环境要求

因为GPU版本需要显卡驱动，所以CUDA、cuDNN、pytorch、python各个版本需要对应兼容

创一个虚拟环境

conda create -n openai python=3.11

 2.安装

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

可能有点慢

import torch
print(torch.__version__)

学习完毕