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安装CUDA
了解自己电脑的CUDA版本，右击-NVIDIA控制面板-系统信息-组件。支持的CUDA版本与显卡驱动有关。
通过下面网址进行下载对应CUDA版本，也不一定非要装最高版本。
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
下载完成后开始安装，这个是一个提取路径，并不是最终安装，默认地址点击OK就行。
之后选择自定义安装，取消安装Visual Studio和GeForce。
如果电脑本身驱动版本号（右侧）高于CUDA带的驱动版本号 取消安装Display Driver，之后默认安装就行
记住这个安装位置，之后添加环境变量需要使用
安装完成
安装cuDNN
通过下面网址进行下载，找到与自己CUDA版本适配的cudnn版本。
cuDNN Archive | NVIDIA Developer
选择第一个
下载下来的压缩包解压后是这么几个文件夹，把他们复制到CUDA安装路径下的同名文件夹中。不同版本的cuDNN压缩包解压出来最后一个文件可能不太一样，没有关系，全部复制到CUDA的文件夹下即可。
在Windows上安装cuDNN还需要安装Zlib，不然之后运行深度学习程序会报错，缺少zlibwapi.dll文件。官网在安装时也提到了这点，同时提供了下载链接。
下载链接如下
Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation
下载后解压有多个文件夹
在第一个文件夹中找到zlibwapi.dll，把它复制到CUDA安装路径下的bin目录下。或者直接在环境变量中添加zlibwapi.dll的位置，让系统找到即可。
添加环境变量
计算机-属性-高级系统设置-环境变量，选择系统变量中的Path，再进入编辑。
添加一下环境变量。注意把CUDA相关的5个环境变量放在一起，且都放在一开始的部分。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\libextras\CUPTI\lib64
效果如下图所示
测试
cd到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\extras\demo_suite目录下，然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe，应该得到下图：
至此，CUDA和cuDNN就安装完成了，之后将介绍Conda、PyCharm、与tensorflow的安装。
版权声明：本文标题：Windows10下CUDA与cuDNN的安装 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/dianzi/1728650715a1167939.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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