Win10_64位系统安装CUDA、cuDNN、深度学习平台Paddle 、PaddleX安装总结
2024.02.16 05:07浏览量:7简介:本文将详细介绍如何在Win10_64位系统上安装CUDA、cuDNN、深度学习平台Paddle和PaddleX,并提供一些注意事项和常见问题的解决方法。
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一、安装CUDA
- 确定CUDA版本
可以通过NVIDIA控制面板查看当前系统支持的最高CUDA版本。在任务栏上点击NVIDIA控制面板,点击左下角系统信息,选择组件,在3D设置的NVCUDA64.dll中可以看到最高可以支持的CUDA的版本。
- 下载CUDA
访问NVIDIA官网下载对应版本的CUDA Toolkit。选择Windows->x86_64->10->exe(local),下载完整的安装文件。
- 安装CUDA
双击.exe文件开始安装。选择自定义安装,勾选驱动程序组件,选择安装位置,等待安装完成。
- 环境变量
安装CUDA时会自动配置环境变量,如果没有自动配置,则需要手动配置。在系统变量中添加CUDA_PATH和CUDA_PATH_V11_2以及NVCUDASAMPLES_ROOT和NVCUDASAMPLES11_2_ROOT四个环境变量。在Path中添加CUDA路径。
二、安装cuDNN
- 下载cuDNN
访问NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN。下载完成后需要将相应文件复制到CUDA的目录下。
- 解压cuDNN
解压cuDNN压缩文件,会得到如下文件:打开CUDA的安装目录(根据自己的安装路径来),然后将cudnn解压后对应的文件复制到对应版本的cuda里。注意是路径中的文件。
三、安装深度学习平台Paddle和PaddleX
访问飞桨官网,下载对应版本的Paddle和PaddleX。选择适合自己的版本,并确保操作系统是64位,Python版本是3.5.1+/3.6+/3.7+,并且是64bit的。不符合的版本可能会导致Paddle异常。
安装Paddle和PaddleX
根据自己电脑情况选择是否需要使用pip install命令进行安装。确保已经安装了对应版本的python和pip,然后执行命令即可开始安装。等待安装完成即可。
四、验证安装结果
运行cmd,输入nvcc -V验证CUDA是否安装成功。如果显示NVIDIA CUDA Compiler Driver等字样,则说明安装成功。
运行bandwidthTest.exe,显示Result=PASS即证明cuDNN安装成功。
运行python,输入import paddle,如果未报错则说明Paddle和PaddleX安装成功。
注意事项:
在安装过程中遇到问题时,可以尝试重新下载或更换版本后再进行安装。
在配置环境变量时,务必仔细检查路径是否正确,避免因路径错误导致程序无法正常运行。
在使用Paddle和PaddleX时,需要注意版本兼容性问题,避免因版本不兼容导致程序异常。

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