CUDA和cuDNN是由NVIDIA提供的两个要道软件库，用于阁下NVIDIA GPU进行高性能规画和深度学习加快。 CUDA是一个由NVIDIA开采的并行规画平台和编程模子，用来加快规画密集型任务 cuDNN是一个GPU加快的深度学习库，是很多深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等）中不行或缺的组件，因为它不祥极地面晋升尚度学习任务的性能。 浮浅来说，CUDA 是一个通用的GPU编程平台，而cuDNN则是基于CUDA之上的一个突出用于深度学习的优化库。 装配前提：必须有一块相沿CUDA的英伟达显卡，如若电脑莫得英伟达显卡快播黄色网址大全，那没见识使用哦。 接下来我将手把手教你们装配cuda和cudnn
一、cuda装配 1.查询我方电脑可相沿最高cuda版块是些许在终局输入nvidia-smi呐喊，查询可相沿的最高cuda版块，运行是向下兼容的，我电脑可相沿最高版块的cuda为12.2，是以装配cuda版块小于即是12.2的齐不错装配上。（如若思装配的cuda版块不在可相沿的cuda版块内，则不错计划升级显卡运行，从而罢了对cuda高版块的装配，去官网下载你电脑对应显卡的运行秩序：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn）
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显卡运行更新教程如下：留意留意留意：如若你电脑不需要更新显卡运行，那就跳过显卡运行更新教程哦 1.检察我方电脑显卡型号 在搜索框输入开采贬责器并翻开图片
我的型号如下：
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2.复制上头的显卡运行下载地址 查找我方的显卡型号图片
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3.下载完成胜仗双击装配 装配超等浮浅，胜仗下一步下一步就行，装配完成之后重启电脑，在终局输入nvidia-smi呐喊，来检察可相沿的最高cuda版块 2.cuda装配包下载下载前需要笃定我方需要装配的pytorch版块号是些许，把柄底下表格来接收相宜版块的cuda和cudnn
cuda与cudnn对应的版块表格：
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cuda、CUDAToolkit与pytorch对应的版块图片
点击这个流通进行下载：CUDA下载地址 需要留意：30系列显卡的需要cuda11及以上的版块，我电脑显卡是3070，是以需要装配大于即是cuda11的版块，我接收cuda11.3版块的进行下载图片
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3.cuda装配双击装配包装配
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点击张开，取消Visual Studio Integration图片
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装配完成 4.检察cuda是否自动添加到环境变量内部，莫得就手动添加此电脑–>属性
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点击高档系统竖立–>检察环境变量图片
在系统变量，看到cuda是自动添加到环境变量内部的，如若你发现莫得则需要我方手动添加图片
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有的小伙伴说莫得自动生成，莫得生成的手动添加就行，
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变量如下：
11_3_填我方的cuda版块号，比如你是cuda11.0改成11_0_
CUDA_PATH CUDA_PATH_V11_3
NVCUDASAMPLES_ROOT NVCUDASAMPLES11_3_ROOT
国产porn值的话修改成我方的旅途。
5.考证cuda是否装配成效在终局输入nvcc -V呐喊，输出书本号代表装配成效
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二、cudnn装配 1.cudnn装配包下载下载前需要笃定我方需要装配的pytorch版块号是些许，把柄底下表格来接收相宜版块的cuda和cudnn
cuda与cudnn对应的版块表格：
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cuda、CUDAToolkit与pytorch对应的版块图片
点击这个流通进行下载：cudnn下载地址 需要注册一个账号才不错下载，纵情注册就行 需要留意：看表格找到对应版块的cudnn，我装配cuda版块是11.3，是以需要装配8.2.0或者8.2.1齐行 找到cudnnv8.2.0，for CUDA 11.x 暗示这个cuDNN版块是 CUDA 11.x 版块系列兼容的。CUDA11.x 系列包括了 11.0、11.1、11.2 、11.3等具体版块，x 暗示任何小版块号图片
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2.cudnn装配cuDNN是以压缩包的神色提供的
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之后找到旅途为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3的文献夹，v11.3是我装配cuda的版块号，你的可能不雷同，旅途齐差未几雷同的图片
3.考证cudnn是否装配成效cmd干涉目次：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\extras\demo_suite
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终局输入：deviceQuery.exe图片
如若成果为pass评释装配成效图片
到此装配适度
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