Windows10 CUDA安装教程（ tensorflow-gpu and pytorch）

矫情吗；* 2023-06-27 06:29 130阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  初衷
 *  关键步骤：
 *   *  (1)检查电脑显卡配置是否支持cuda
     *  (2)选择合适的cuda版本
     *  (3)下载和安装cuda10.1
     *  (4)下载cudnn，需要账户登录（cuda11不用下载，没实验具体版本）
     *  (5)安装tensorflow-gpu或pytorch

# 初衷 #

在实际使用tensorflow或pytorch时，发现用GPU确实比CPU快很多，回想起自己当初在windows10 上用cuda的惨痛经历可太难了。  
为了让其他小伙伴在使用时可以一步成功，避免入坑，写下一个小教程（不足之处还请指出）

# 关键步骤： #

## (1)检查电脑显卡配置是否支持cuda ##

[https://developer.nvidia.com/cuda-gpus][https_developer.nvidia.com_cuda-gpus]  
查看自己的NVIDIA显卡是否支持cuda(大部分都是支持的)  
![20200205105400705.png_pic_center][]

## (2)选择合适的cuda版本 ##

不同的tensorflow-gpu或pytorch支持的cuda版本有所不同  
①tensorflow-gpu  
[https://www.tensorflow.org/install/source\_windows][https_www.tensorflow.org_install_source_windows]  
tensorflow-gpu在1.13之后都支持cuda10了  
![20200205111134661.png_pic_center][]  
②pytorch  
[https://pytorch.org/get-started/locally/][https_pytorch.org_get-started_locally]  
pytorch在官网下载时就可以看到选择不同的cuda版本，例如下图使用pip安装时可选9.2或10.1  
![20200205110632741.png_pic_center][]

## (3)下载和安装cuda10.1 ##

这里以下载和安装cuda10.1为例  
[https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update1][https_developer.nvidia.com_cuda-10.1-download-archive-update1]  
![20200205111606813.png_pic_center][]  
①选择系统版本点击下载就可以了(2.37GB)  
②下载之后安装的第一需要你选择一个路径，这个路径只是存储文件的路径，并不是你最终安装时的路径（安装完之后文件会自动删除）  
![在这里插入图片描述][20200205112044139.png_pic_center]  
③选择自定义安装  
![20200205112400160.png_pic_center][]  
④在cuda框中去掉visual studio integration，cuda下面的都不用选  
![20200205112847407.png_pic_center][]  
![2020020511290436.png_pic_center][]  
⑤选择安装路径(不要与步骤②中路径相同)，有三个安装路径，可以选择默认的，也可以根据自己情况换。  
![20200205113654209.png_pic_center][]  
⑥耐心等待安装完之后，可以在环境变量或cmd中检查一下  
![20200205113835357.png_pic_center][]  
![20200205114015769.png_pic_center][]

## (4)下载cudnn，需要账户登录（cuda11不用下载，没实验具体版本） ##

[https://developer.nvidia.com/cudnn][https_developer.nvidia.com_cudnn]  
![20200205114242220.png_pic_center][]  
选择系统和版本，解压cudnn，将对应文件夹下的三个对应文件复制到cuda的文件中(步骤⑤)。  
曾经我对这一步也挺困惑，其实很简单  
例：将这bin文件夹中的cudnn64\_7.dll文件 —> 复制到步骤⑤对应的bin文件夹中  
![20200205114358926.png_pic_center][]

## (5)安装tensorflow-gpu或pytorch ##

pip3 install tensorflow-gpu==1.15.0

pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

![20200205115213443.png_pic_center][]  
安装时最好换个镜像，不然很慢，方法：  
[https://blog.csdn.net/Joker\_LCL/article/details/102132753][https_blog.csdn.net_Joker_LCL_article_details_102132753]

**Reference**  
[https://zhuanlan.zhihu.com/p/75815405][https_zhuanlan.zhihu.com_p_75815405]  
[https://www.jianshu.com/p/aba13306d172][https_www.jianshu.com_p_aba13306d172]

[https_developer.nvidia.com_cuda-gpus]: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
[20200205105400705.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200205105400705.png#pic_center
[https_www.tensorflow.org_install_source_windows]: https://www.tensorflow.org/install/source_windows
[20200205111134661.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200205111134661.png#pic_center
[https_pytorch.org_get-started_locally]: https://pytorch.org/get-started/locally/
[20200205110632741.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200205110632741.png#pic_center
[https_developer.nvidia.com_cuda-10.1-download-archive-update1]: https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update1
[20200205111606813.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200205111606813.png#pic_center
[20200205112044139.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200205112044139.png#pic_center
[20200205112400160.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200205112400160.png#pic_center
[20200205112847407.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200205112847407.png#pic_center
[2020020511290436.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020020511290436.png#pic_center
[20200205113654209.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200205113654209.png#pic_center
[20200205113835357.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200205113835357.png#pic_center
[20200205114015769.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200205114015769.png#pic_center
[https_developer.nvidia.com_cudnn]: https://developer.nvidia.com/cudnn
[20200205114242220.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200205114242220.png#pic_center
[20200205114358926.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200205114358926.png#pic_center
[20200205115213443.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200205115213443.png#pic_center
[https_blog.csdn.net_Joker_LCL_article_details_102132753]: https://blog.csdn.net/Joker_LCL/article/details/102132753
[https_zhuanlan.zhihu.com_p_75815405]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/75815405
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