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CUDA下载网址:NVIDIA官网下载CUDA
然后点击exe执行文件开始安装
1.
2.选择自定义安装,取消勾选Visual Studio Integration,没必要
3.前面位置是在哪里提取的位置与接下来CUDA的安装位置没有多大关系。
4.然后就稍微耐心点等一下吧
安装完成后,运行cmd,输入nvcc --version
"set cuda"查看CUDA设置的环境变量
验证是否安装正确:
打开C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite
再打开cmd 分别将bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe拖入黑框中运行,如果闪退说明可能没安装成功
CuDNN安装网址:
Nvidia/CuDNN
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。
【如果是安装PyTorch可能需要再继续下载对应CuDNN替换CUDA对应文件夹中文件;如果是安装MxNet深度学习框架则不用,因为MxNet自带CUDA对应补丁】
下载网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
①注册
下载解压,替换三个对应文件夹中的文件
CUDA的对应版本的补丁,CuDNN。
如果没安装成功就会在安装PyTorch时报如下错误:
Q1: ①通过nvidia-smi检查了显卡驱动没问题但是
②打开win+R →cmd,
③输入nvcc --version 查看版本号时出现’nvcc’ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。
A1: CUDA问题(CUDA没下或下错版本了)或者路径问题(CUDA下了,版本对了,路径错了)
1.检查CUDA(是不是没装)
①在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit中找到了CUDA文件夹,
②通过C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite跑个demo,
③result=pass→CUDA安装没问题。
2.检查路径(之前装的过程中路径配错了)
考虑环境变量的问题。通过控制面板→系统→高级系统设置→环境变量,系统变量→Path,编辑→新建→浏览→找到下面两个对应文件夹(CUDA安装的位置,其中,v10.0是cuda版本号,根据自己下载的版本对应填入)
- C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp
- C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
Q2: 查看自己本电脑上显卡支持的CUDA的最高版本
A2: 搜索框→NVIDIA控制面板→系统信息→显示→驱动器版本(472.19);组件→NVCUDA64.DLL 指的是支持的CUDA的最高版本(你下的CUDA版本≤该版本号,我这里是CUDA11.4.141 driver)
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