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

更新时间：2021年03月23日 08:46:50 作者：FriendshipTang

这篇文章主要介绍了Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

下载地址

官方下载：CUDA和CUDNN.

在这里插入图片描述

安装CUDA

安装之前，建议关掉360安全卫士

在这里插入图片描述

双击cuda_11.0.3_451.82_win10.exe文件

在这里插入图片描述

根据自己需要更改安装路径

在这里插入图片描述

将Visual Studio Integration的勾去掉

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配置环境变量

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

安装CUDNN

在这里插入图片描述

将下载的CUDNN解压缩，如下图。

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

安装tesorflow-gpu2.4.1

查看对应版本

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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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())

在这里插入图片描述

安装pytorch-gpu1.7.0

查看对应版本

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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

测试代码

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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

测试代码

import paddle
paddle.utils.run_check()

在这里插入图片描述

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 安装内容请搜索脚本之家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脚本之家！

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