Win10下安装CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0
下载地址
安装CUDA
安装之前，建议关掉360安全卫士
双击cuda_11.0.3_451.82_win10.exe文件
根据自己需要更改安装路径
将Visual Studio Integration的勾去掉
配置环境变量
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin;
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\libnvvp;
安装CUDNN
将下载的CUDNN解压缩，如下图。
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
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
安装tesorflow-gpu2.4.1
查看对应版本
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.4.1
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())
安装pytorch-gpu1.7.0
查看对应版本
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
测试代码
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
