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自学教程：Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0

51自学网 2021-10-30 22:48:36

python

这篇教程Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0写得很实用，希望能帮到您。

下载地址

官方下载：CUDA和CUDNN.

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安装CUDA

安装之前，建议关掉360安全卫士

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双击cuda_11.0.3_451.82_win10.exe文件

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根据自己需要更改安装路径

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将Visual Studio Integration的勾去掉

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配置环境变量

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C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0/bin;C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0/libnvvp;

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安装CUDNN

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将下载的CUDNN解压缩，如下图。

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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 Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0

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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

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安装tesorflow-gpu2.4.1

查看对应版本

https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu

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pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.4.1

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测试代码

import tensorflow as tfimport osos.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())

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安装pytorch-gpu1.7.0

查看对应版本

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

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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

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测试代码

import torchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())

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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

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python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0.post110 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

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测试代码

import paddlepaddle.utils.run_check()

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到此这篇关于Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0的文章就介绍到这了,更多相关tensorflow pytorch CUDA 安装内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！

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