win10安装cuda、cuDNN和pytorch笔记

特别注意：由于自己安装时没有做记录，所以下面大部分安装步骤图片都是参考的网络图，但不影响阅读，每一步都讲得很详细

1. 安装CUDA

1.1 查看自己显卡最高支持的CUDA版本

在桌面上右键，进入NVIDIA控制面板

系统信息->组件，可以看到我的显卡最高支持CUDA10.1。我可以装CUDA9.0、9.2，但不能装10.2

1.2 下载CUDA

官网下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

如下，默认会下载CUDA11.8，如果要下载其他版本，点击Archive of Previous CUDA Release

自己公司服务器的显卡最高支持CUDA11.6，所以自己这里下载这个版本的CUDA

点击上面的版本，来到如下下载页面，自己是win10，所以选择10，然后选择exe[local]，在线安装容易失败，所以下载离线安装包，点击下面的Download

1.3 安装CUDA

双击下载好的cuda安装包，安装路径自己选择默认的，这里没改动

再来选择自定义安装

根据需要勾选安装的组件，建议第一次安装时只安装CUDA核心组件，其他的后面有需要再安装

尤其最好先别安装Visual Studio Integration，因为如果安装失败基本都是它导致的

等待安装完毕即可

1.4 设置CUDA环境变量

找到环境变量->系统变量->Path，分别将如下三个变量添加进去，完成安装。

1.5 检查CUDA是否安装成功

首先win+R进入CMD，在命令行输入nvcc -V，如下图所示，则表示cuda已经安装成功。

2. 安装cuDNN

2.1 注册cuDNN账号

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

点击下载地址进入如下界面，如果没有账号，需要注册一个账号再进行下载

2.2 下载cuDNN

注册完成后，来到如下页面，自己的CUDA是11.6版本，所以选择第一个下载，或者也可以点击Archived cuDNN Releases下载详细的版本

2.3 安装cuDNN

对下载的cuDNN压缩包解压后出现如下三个文件夹子

然后找到cuda的安装路径，我的安装路径如下：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
分别将cuDNN三个文件夹的内容分别复制到cuda对应的文件夹里面。如下所示，

注意不是覆盖原文件，而是将文件复制到对应的目录下，win10相同文件夹可以不覆盖而仅添加，这个就可以达到我们复制的目的了

2.4 检查cuDNN是否安装成功

进入到cuda的安装路径，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite，找到如下两个.exe文件

首先执行：deviceQuery.exe，查看是否出现如下界面：

然后执行bandwidthTest.exe，出现如下界面，则代表cuDNN也安装成功。

3. 安装Pytorch

3.1 下载torch

下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

自己安装的是cuda11.6，所以选择上面的cu116，自己虚拟环境配的是python3.7，所以对应cp37

3.2 安装torch

如下，选择自己的虚拟环境，来到已经下载好的torch目录，直接安装即可

3.3 下载torchvision

3.4 安装torchvision

和安装torch一样的方式

4. 测试环境搭建是否成功

环境搭建结束

参考链接：
https://cloud.tencent.com/developer/article/2075740
https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111401628
https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111398427
https://blog.csdn.net/AcStudio/article/details/114259570
https://blog.csdn.net/cd_yourheart/article/details/119851855