Win10下安裝CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0
更新時間：2021年03月23日 08:46:50 作者：FriendshipTang
這篇文章主要介紹了Win10下安裝CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
下載地址
安裝CUDA
安裝之前，建議關(guān)掉360安全衛(wèi)士
雙擊cuda_11.0.3_451.82_win10.exe文件
根據(jù)自己需要更改安裝路徑
將Visual Studio Integration的勾去掉
配置環(huán)境變量
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin; C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\libnvvp;
安裝CUDNN
將下載的CUDNN解壓縮，如下圖。
將將CUDNN文件夾里面的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
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
安裝tesorflow-gpu2.4.1
查看對應版本
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.4.1
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())
安裝pytorch-gpu1.7.0
查看對應版本
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
測試代碼
import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())
安裝paddlepaddle-gpu2.0.0
查看對應版本
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0.post110 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html
測試代碼
import paddle paddle.utils.run_check()
到此這篇關(guān)于Win10下安裝CUDA11.0+CUDNN8.0+tensorflow-gpu2.4.1+pytorch1.7.0+paddlepaddle-gpu2.0.0的文章就介紹到這了,更多相關(guān)tensorflow pytorch CUDA 安裝內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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