WINDOWS系统查看nvidia显卡和CUDA的版本号
Win+r+cmd后输入nvidia-smi
主要是看Driver Version462.31这个值。
2.根据Driver Version的值,对照一下/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html的表,确定你的电脑硬件支持的最高CUDA版本(本电脑Driver Version4631,所以假设cuda用10.1)
3.查看Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系:在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow
由于我CUDA是10.1,因此我只可以用红圈内的cuDNN和tensorflow_gpu。
4.确定完CUDA、cuDNN、tensorflow_gpu版本后,开始下载CUDA:
进入CUDA Toolkit 11.6 Update 2 Downloads | NVIDIA Developer后点击下图红圈区域:
随后可以安装自己对应的CUDA版本(本机可以安装√处版本):
按照下图操作执行:
下载完后管理员身份运行,如下图:
安装第一步:
敲黑板了!这里千万不要选默认的精简,这里的精简应该改成全部才对(看下面的小字说明,这就是全家桶),倒不是说安装全家桶不可以,主要是有一个东西的安装会一直导致安装失败
自定义安装选择的时候visual studio integration千万不能选!
安装路径就是默认的路径:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1
第二步:(参考win10+VS 安装 CUDA(Visual Studio Integration失败) - 知乎 ())
由于刚刚没有选visual studio integration,因此现在解决visual studio integration问题:
右击 CUDA 的 exe 文件,选择解压
在解压后的文件中找这个路径
\CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions
复制里面的所有文件,如下图:
找到 VS 的安装目录:比如目录是:
D:\VS 编程\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations
把上一步选中的文件复制进来,如下图:
备注:CUDA安装失败解决方法
1. CUDA安装失败解决方法_zzpong的博客-CSDN博客_cuda安装失败
5.安装cudnn:
cuDNN Archive | NVIDIA Developer
由于本机CUDA安装10.1,因此cuDNN为打√部分。
解压文件后找到bin,include,lib三个文件,然后一同复制到安装cuda的目录中,本机是
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1。如下图所示:
6.安装tensorflow(GPU):
打开anaconda prompt
新建一个tensorflow环境名字叫tf:
conda create -n tf python=3.6
然后输入conda activate tf 进入tf虚拟环境
由于CUDA是10.1,cuDNN是7.6,根据第三步中的tensorflow,CUDA,cuDNN之间关系图可以知道本机可以安装tensorflow_gpu=2.3.0。
因此输入
pip install tensorflow_gpu==2.3.0 -i /simple --trusted-host
备注:参考视频:有幸遇见-b站最全最简洁易学的深度学习环境配置教程Anaconda+Pycharm+CUDA+CUdnn+PyTorch+Tensorflow_哔哩哔哩_bilibili
TensorFlow2.x,GPU代码测试
TensorFlow2.x,GPU代码测试_爱听许嵩歌的博客-CSDN博客_tensorflow2.0测试代码