Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0
2021-03-23 11:20:57
下载地址
官方下载:CUDA和CUDNN.
安装CUDA
安装之前,建议关掉360安全卫士
双击cuda_11.0.3_451.82_win10.exe文件
根据自己需要更改安装路径
将Visual Studio Integration的勾去掉
配置环境变量
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.0bin; C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.0libnvvp;
安装CUDNN
将下载的CUDNN解压缩,如下图。
将将CUDNN文件夹里面的bin、include、lib文件直接复制到CUDA的安装目录,如下图为CUDA的安装位置,粘贴过来直接覆盖即可。
# CUDA的安装目录 C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.0
等待复制完成,即可!
验证CUDA是否安装成功
打开cmd,输入如下命令,即可!
nvcc -V
安装tesorflow-gpu2.4.1
查看对应版本
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.4.1
测试代码
import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' print(tf.__version__) a = tf.constant(1.) b = tf.constant(2.) print(a+b) print('GPU:', tf.test.is_gpu_available())
安装pytorch-gpu1.7.0
查看对应版本
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
pip install torch===1.7.0+cu110 torchvision===0.8.1+cu110 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
测试代码
import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())
安装paddlepaddle-gpu2.0.0
查看对应版本
https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/pip/windows-pip.html
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0.post110 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html
测试代码
import paddle paddle.utils.run_check()
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