本文的基础建立在DUT汽院515教研室的师兄的教程之上,由本人总结更新,希望能帮到更多人,十分感谢师兄们的付出。
请参考本人的另一篇文章,我怀疑是老黄从中作祟,限制了国内用户对于CUDA的开发利用,具体解决方案将于明日更新,在知乎(cuda无法下载了吗???)中已经有一些朋友提供了百度云的地址,本人明日更新天翼云的下载地址。 在我另一篇文章里附上了天翼云下载链接,CUDA10.2版本,欢迎食用: CUDA不能正常下载(附解决方案)
1.打开nvidia控制面板,点击系统信息。 2.点击组件就可以看到支持cuda的最高版本号(如图)
1.注意:cuda有些功能会依赖vi,可以去网上下载一下社区版的Visual Studio,完全免费。(具体版本号去网上查询)。最新版本为2019. 2. 去nvidia官网去下载cuda: CUDA官方下载
下载完成后,双击安装,很简单,不再赘述。 可能遇到的问题: (1)下载下来的文件不是.exe文件,那么换个浏览器下载,浏览器有问题。 (2)CUDA安装时最好选用推荐的精简版本。不要自定义,而且安装目录选择默认的既可以,最好不要更改。 (3)如果遇到这种问题怎么办? 在安装时先关闭360杀毒软件,驱动安装它里面推荐的,就可以了。
经测试,CUDNN可以正常下载配置,下载地址 CUDNN官方下载 从上述网址进行下载,但是下载前要注册一个账号。 == 接下来的过程以8.0为例 == 下载完成后,解压。 解压后,你会看到名为“cuda”的文件夹,文件夹下面有3个子文件夹(bin,lib,include),你需要把这3个子文件夹复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0文件夹下(系统会提示已经存在,是否合并,选择确定就可以了,这个是CUDA默认安装路径,如果是自己把安装路径更改了,那么路径就变了)。一般这里不会有啥问题的。
左击桌面的“计算机”图标,依次选择“高级系统设置”–“环境变量”,在“系统变量(S)”中找到Path选项,双击编辑“变量值(V)”:你需要以下的路径是否在Path中,如果没有,就添加对应的路径。 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
Annaconda是一个python的整合大包,相当于我们买游戏的本体加季票,对于新手来说很好用,因为整合了我们很多可以直接利用的包,但缺点就是包的体积很大,建议安装的时候留出10G空间。 下载地址:Annaconda最新下载 建议小白选择你第一次安装的Annaconda作为你的默认环境,这样你以后的程序都是在该环境下运行。 第一个选项同样建议勾选,这样你的python就可以在系统任意的地方被调用 安装完成后,在开始菜单找到Annaconda,找到图中所示 打开是一个命令提示符程序: 输入conda install tensorflow-gpu==2.1.0 极力推荐学习使用tensorflow2.1,结合Keras简化了很多网络编辑。 这里推荐一下北大曹健老师的公开课人工智能实践,我收益匪浅。 最后测试一下你是否装好了吧! 在这个框框里输入python查看你的python安装版本(打开python编译器): 输入import tensorflow as tf,以后你最常输入也是很多时候仅仅会输入的语句吧! 输入print(tf.version)查看安装版本。 恭喜你入坑深度学习!