CUDA9.0+win10+Visual Studio2017版本配置安装教程

不幸掉入深度学习的深渊，从此以后无法自拔，哈哈，虽然电脑属于平民配置，但因为有师姐顶配DELL工作站的操练，可以肆无忌惮的配置安装自己想要的东西，一路踩坑，一路爬，一把辛酸泪。安装的时候特别要注意VS和CUDA版本的兼容问题，否则要么卸载重装，要么一系列的路径操作会让你绝望。
如果电脑配置够新，不妨试试安装最新版本的CUDA10.2 最新版本CUDA10.2下载链接 + Visual Studio 2019；这篇文章主要介绍CUDA9.0 + Visual Studio2017；

安装顺序建议 Visual Studios017 -> CUDA9.0 -> cuDNN
有的小伙伴事先已经安装了VS2017，再安装CUDA时，发现VS2017新建项目时，左侧下方没有NVIDIA 的选项，出现此问题可以尝试手动配置VS项目环境和依赖项来解决VS不能使用CUDA的问题。

win10 安装 Visual Studio2017

VS2017下载点击VS2017_Community；
建议下载Community版本，下载完成后（类似于vs_community__1668434001.1539444457.exe），以管理员身份运行。
勾选“使用C++的桌面开发”，根据个人情况选择修改路径；
不同版本的排列可能不一样，选择C++桌面开发就完事儿，如果C盘空间足够，建议默认路径（当然也可以自定义路径）；
选择好后，点击右下方的“安装”；
耐心等待安装结束。
安装好后，选择 “启动" 按钮打开Visual Studio2017，此时会有一个登录窗口，点击下侧的 “以后再说”,就可以愉快地使用VS2017啦。

win10 安装 CUDA9.0

CUDA Toolkit 9.0 下载点击CUDA之前的版本下载链接；

根据自己电脑的版本选择即可，建议选择exe（local)版本。
下载好后双击运行

建议安装路径就选择默认路径，精简版，点击ok,然后根据提示安装。
安装完成后，点击-》控制面板-》系统和安全-》系统，左侧选择“高级系统设置”，在弹出来的系统属性框右下角，点击“环境变量”

在“环境变量”下方“系统变量”处查看是否出现红框中的CUDA变量
配置CUDA环境变量

确认含有之后，需要手动添加其余5个系统变量，点击“新建”，输入变量名和变量值即可。（下面代码，左侧是变量名，右侧是变量值）；

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CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0

在用户变量，path中手动添加

%CUDA_SDK_BIN_PATH%
%CUDA_SDK_LIB_PATH%
%CUDA_LIB_PATH%
%CUDA_BIN_PATH%

在cmd窗口输入nvcc -V,出现下图，证明CUDA安装成功；
在这里插入图片描述
不放心的童鞋，还可以测试CUDA的测试用例，来验证自己的CUDA是否安装成功。
方法：cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\extras\demo_suite
验证bandwidthTest.exe 和deviceQuery.exe是否能够成功运行。下图为bandwidthTest.exe成功运行图，deviceQuery.exe类似。
在这里插入图片描述

win10 下载安装cuDNN

1.下载cuDNN
下载cuDNN时要注册NVIDIA的账号，注册好后点击下载cuDNN,注意下载与自己安装的CUDA相对应的版本，这里我的CUDA是9.0，因此选择了v7.6.5版本。
在这里插入图片描述

安装cuDNN

cuDNN下载下来的压缩文件进行解压，然后把文件中对应的文件放入CUDA对应的目录中去。

2.1. inlcude\cudnn.h -> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include
2.2 bin\cudnn64_7.dll -> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
2.3 lib\x64\cudnn.lib -> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\x64

按照文章先安装VS2017，再安装CUDA成功后，就可以愉快地进行VS下的CUDA编程啦！！！

Visual Studio2017下的CUDA编程

打开VS2017，新建空的Windows32控制台应用程序，选择”空项目“，点击完成。
在这里插入图片描述
生成解决方案后，右键解决方案（项目），点击”生成依赖项“，”生成自定义“。
勾选CUDA 9.0，点击确定

x64下：
1.右键项目，点击”属性“ -》”配置属性“-》”VC++目录“-》”包含目录“
编辑添加：

$(CUDA_PATH)\include

2.”属性“ -》”配置属性“-》”VC++目录“-》”库目录“
编辑添加：

$(CUDA_PATH)\lib\x64

3.”属性“ -》”配置属性“-》”链接器“-》”输入“-》”附加依赖项“
编辑添加：

#如果嫌麻烦，可以把C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64下的库文件全部放进来
OpenCL.lib
cudnn.lib #因为前面安装了cuDANN，因此这块可以加上
cublas.lib  
cuda.lib  
cudadevrt.lib  
cudart.lib  
cudart_static.lib  
nvcuvid.lib

右键项目，点击 ”添加“-》新建项目 -》CUDA C/C++ File:
在这里插入图片描述
将CUDA测试代码写入，进行测试；
CUDA测试代码，网上有很多，进行测试即可。

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