电脑基础 · 2023年4月3日

记录-安装cuda与cudnn 及对应版本的tensorflow|pytorch

仅用以记录个人环境配置流程。

一、安装CUDA Driver

1.1 查看CUDA Driver版本

记录-安装cuda与cudnn 及对应版本的tensorflow|pytorch

1.2 驱动更新下载地址:NVIDIA Studio 驱动程序 | 512.59 | Windows 11

CUDA Driver即显卡驱动版本,高于CUDA Toolkit 指定的版本,也是能正常使用的。

二、安装CUDA Toolkit

2.1 查看cuda toolkit与驱动版本对应关系

查看地址:Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com)

下载地址:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

下载:

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 安装路径:C:\Users\lion\AppData\Local\Temp\CUDA

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三、安装cudnn

下载地址:cuDNN Archive | NVIDIA Developer

下载完成后,将cudnn文件夹下的文件复制到cuda安装目录

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四、配置环境变量

 记录-安装cuda与cudnn 及对应版本的tensorflow|pytorch

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 五、安装tensorflow-gpu 与keras

5.1查看版本对应关系:Build from source on Windows  |  TensorFlow (google.cn)

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5.2安装keras

安装tensorflow==2.8.0 版本太新出现不匹配的问题,退到2.6.0

tensorflow出现报错:Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126

解决方案:Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation​​​​​​

安装zlib,解压后将zlibwapi.dll添加到环境变量。

六、安装pytorch

一行搞定:pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

cu110指的是11.0版本的cuda 

轮子下载地址:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

记录-安装cuda与cudnn 及对应版本的tensorflow|pytorch

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本机安装 : cuda 11.6 - cudnn11.5   tensorflow==2.6.0 /pythoch==1.7.1