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我们在安装好Python、Pycharm以及Anaconda之后,就要开始考虑你的程序是用CPU运行还是用GPU运行,如果要用GPU运行的话,就要用到CDUA toolkit这个工具包以及cuDNN这个安装包。下面开始带领大家安装一下这两个工具。
方法① 打开NVIDIA Control Panel(NVIDIA控制面板) →选择左下角的系统信息→组件
此处,版本向下兼容,一般不建议使用最新版本,此处我们的显卡及驱动最高支持cuda11.1,我们就选择11.1版本来完成工作,当然也可以选择稍微低一些的版本
方法② 使用win+R打开运行窗口→输入cmd,然后再输入nvidia-smi
输入完成后,按回车键
这样也可以看到我们显卡及驱动最高支持的cuda的版本。
接下来我们以cuda11.1为例,熟悉一下安装流程
(1)安装包的下载
官方下载:
首先我们打开cuda官网,官网链接:CUDA Toolkit - Free Tools and Training | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
打开下面这个链接:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 找到我们所需要的版本
选择对应的操作系统以及版本,然后点击下载
下载的文件
(2)双击打开下载的文件,选择OK,进入下一步
(3)点击“同意并继续”,进入下一步;
(4)勾选自定义,点击下一步;
(5)如果你是第一次安装,尽量全选;
如果是第n次安装,尽量只选择第一个“CUDA”,不然会出现错误,
我没有选择Visual studio,后面说找不到,索性我就取消勾选了,然后点击下一步
(6)如果没有特殊要求,尽量不要改动安装路径,如果改动,后期开发过程中很多报错来源于路径问题,然后点击下一步(注:需要记住第一个安装文件的位置,一会安装cuDNN的时候要用到,如果不修改路径一般来说就是在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1)
(7)出现和下图相同的情况,表明安装完成,点击下一步
(8)根据自己选择勾选,然后点击关闭
(1)首先查看一下环境变量,打开控制面板,点击系统和安全
(2)点击系统
(3)点击高级系统设置
(4)点击环境变量
(5)此时可以看到系统自动添加了四个系统变量
(6)现在需要重启电脑,然后使用Win+R进入cmd界面,输入nvcc -V,出现如下界面,表明cuda已经安装成功了。
注意:必须重启电脑,否则运行nvcc -V会找不到命令
(1)下载安装包
cudnn的地址如下,不过需要注册账号才可以进入到下载界面。大家可以放心注册的。
NVIDIA Developer Program Membership Required | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download建议用谷歌浏览器登录,登录账号之后点击“Archived cuDNN Releases”
选择与自己Cuda对应版本的cudnn,我的CUDA版本为11.1,所以我就下载点击11.1版本的cuDNN,只要对应11.x,下载哪一个版本都可以
找到自己的操作系统对应的压缩包,我是Windows操作系统,我选择第一个,然后下载
下载完的文件
(2) 将下载后的文件解压缩,得到三个文件夹
(3)找到我们安装CUDA的路径,安装CUDA时如果没有更改路径,一般在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\中有你安装的版本,将压缩之后的这三个文件全部替换安装路径里的这三个文件
(4)替换完成后,cuDNN就安装完成
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