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

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官方下載:CUDA和CUDNN.

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安裝CUDA

安裝之前,建議關掉360安全衛士

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雙擊cuda_11.0.3_451.82_win10.exe文件

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根據自己需要更改安裝路徑

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將Visual Studio Integration的勾去掉

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配置環境變量

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

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安裝CUDNN

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將下載的CUDNN解壓縮,如下圖。

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將將CUDNN文件夾裡面的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

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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

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安裝tesorflow-gpu2.4.1

查看對應版本

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

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

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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())

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安裝pytorch-gpu1.7.0

查看對應版本

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

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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

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測試代碼

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

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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

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

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測試代碼

import paddle
paddle.utils.run_check()

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