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- 前言
- CUDA安装
- 直接安装(失败)
- 根据驱动程序版本对照安装(失败)
- 重新安装驱动程序(失败)
- 再次安装CUDA(失败)
- 安装CUDA 10.2(成功)
- cuDNN安装
- 环境配置
前言
之前电脑出了一些问题,于是重装了系统,之前电脑安装的CUDA和cuDNN便不在了。重装后的系统需要装TensorFlow-GPU,于是必须得安装CUDA和cuDNN。
CUDA安装
直接安装(失败)
安装CUDA只需要到CUDA Toolkit Archive下载对应版本的安装包。目前最新版本为11.5.2,如下所示:
那么就存在一个问题,到底应该下载哪一个版本呢?
根据网上的一些教程:打开NVIDIA控制面板,找到系统信息,如下所示:
于是便去下载了最新版本的11.5.2,最后安装失败!然后下载11.4.4安装,还是失败,失去耐心了。
根据驱动程序版本对照安装(失败)
上网又查资料,说需要根据驱动程序的版本来进行下载,进入NVIDIA控制面板:
可以发现电脑的NVIDIA驱动程序版本为511.65,再参照官网给定的驱动程序版本-CUDA版本对照表:
可以发现,由于我的驱动程序版本文511.65,所以可以安装任意版本的CUDA,但是事实并非如此。
重新安装驱动程序(失败)
上网又查资料,说需要自己重新安装NVIDIA驱动(电脑上的驱动是由驱动精灵安装的),于是进入驱动精灵,卸载了之前的驱动,进入官网下载与自己GPU对应的GPU,如下所示:
GPU型号同样在NVIDIA控制面板查询:
可以看到的电脑的GPU型号为:GeForce MX150。
下载驱动程序后进行安装,电脑却提示:
于是将Win10的禁止更新选项关闭,然后重新将当前Win10更新到最新版本,然后再次安装,总算成功!!
注意安装时选定自定义,然后选择清洁安装,这样在安装时会自动清除以前安装的版本。
再次安装CUDA(失败)
此时再次满怀信心地安装CUDA 11.5.2,失败!安装11.4.4,失败!
此时开始怀疑,是不是版本过高,但是又不想一个一个去尝试,因为下载一个安装包还是需要老长时间的。
安装CUDA 10.2(成功)
偶然间突然想到之前的电脑有安装过PyG,当时有一条安装命令为:
pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.5.0+cu102.html
cu102!!
于是下载CUDA 10.2版本,安装成功!
总结:安装CUDA失败最大的原因可能是版本过高,如果有耐心的话可以从高到低一个个地去尝试。
cuDNN安装
cuDNN安装要简单很多,去cuDNN Archive选择对应的版本,如下所示:
这里需要注意的是:如果你是为了安装TensorFlow-GPU,那么就应该参照TensorFlow-GPU与CUDA以及CcuDNN的对照关系去下载,这里我选择了cuDNN 7.6.5。
但是下载cuDNN时又出现了一个问题:NVIDIA要求必须注册账号然后才能下载:
于是又去注册账号,这个时候你会发现网页总是卡着进不去,建议用手机热点或者关闭VPN再次尝试!
总算进入到注册页面,但是总是提示:“验证程序加载失败,请检查您的浏览器设置,例如广告拦截程序。”
这里有一种简单绕过注册下载cuDNN的方法:找到下载页面,然后右键复制下载链接,如下所示:
然后去迅雷或者其他地方复制链接下载。
环境配置
关于环境配置网上有很多相应的博客,就是简单复制几个文件到相应位置,然后再写一下系统环境变量,这里就不介绍了。
版权声明:本文标题:记录Win10正确安装CUDA和cuDNN的过程(记录一些坑) 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/1729420917a1200562.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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