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

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

下载地址
安装CUDA

安装不成功，解决方法

配置环境变量
安装CUDNN
验证CUDA是否安装成功
安装tesorflow-gpu2.4.1

查看对应版本
测试代码

安装pytorch-gpu1.7.0

查看对应版本
测试代码

安装paddlepaddle-gpu2.0.0

查看对应版本
测试代码

下载地址

官方下载：CUDA和CUDNN.

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

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_深度学习_02

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_深度学习_03

安装CUDA

安装之前，建议关掉360安全卫士

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_tensorflow_04

双击cuda_11.0.3_451.82_win10.exe文件

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_tensorflow_05

根据自己需要更改安装路径

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_windows_06

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_深度学习_07

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_cuda_08

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_深度学习_09

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_python_10

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_python_11

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_cuda_12

将Visual Studio Integration的勾去掉

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_python_13

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_python_14

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_windows_15

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_tensorflow_16

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_python_17

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_cuda_18

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_tensorflow_19

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_深度学习_20

安装不成功，解决方法

如果安装不成功，解决方法可查阅解决：CUDA安装程序不成功

配置环境变量

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_tensorflow_21

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_windows_22

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

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_cuda_23

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_tensorflow_24

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_cuda_25

安装CUDNN

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_tensorflow_26

将下载的CUDNN解压缩，如下图。

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_tensorflow_27

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

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_cuda_28

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_python_29

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_windows_30

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_cuda_31

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

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_python_32

安装tesorflow-gpu2.4.1

查看对应版本

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

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_windows_33

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

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_深度学习_34

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())

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_windows_35

安装pytorch-gpu1.7.0

查看对应版本

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

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_深度学习_36

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

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_windows_37

测试代码

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

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_python_38

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

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_cuda_39

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

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_windows_40

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_tensorflow_41

测试代码

import paddle
paddle.utils.run_check()

Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0_cuda_42

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