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

下載地址

官方下載：CUDA和CUDNN.

安裝CUDA

安裝之前，建議關掉360安全衛士

雙擊cuda_11.0.3_451.82_win10.exe文件

根據自己需要更改安裝路徑

將Visual Studio Integration的勾去掉

配置環境變量

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

安裝CUDNN

將下載的CUDNN解壓縮，如下圖。

將將CUDNN文件夾里面的bin、include、lib文件直接復制到CUDA的安裝目錄，如下圖為CUDA的安裝位置，粘貼過來直接覆蓋即可。

# CUDA的安裝目錄
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0

等待復制完成，即可！

驗證CUDA是否安裝成功

打開cmd，輸入如下命令，即可！

nvcc -V

安裝tesorflow-gpu2.4.1

查看對應版本

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

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

測試代碼

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())

安裝pytorch-gpu1.7.0

查看對應版本

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

測試代碼

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

安裝paddlepaddle-gpu2.0.0

查看對應版本

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

測試代碼

import paddle
paddle.utils.run_check()

到此這篇關于Win10下安裝CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0的文章就介紹到這了,更多相關tensorflow pytorch CUDA 安裝內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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