python&anconda系列（亲测有效）：window11系统CUDA、cuDNN 安装以及环境变量配置

window11系统CUDA、cuDNN 安装以及环境变量配置

• 一，说明
• 二，cuda的下载以及安装
• • 1. 确定自己电脑设备哪个版本cuda
  • • a. 点击左下角
    • b. 点击左下角
    • c.接着点击 `组件`
  • 2. cuda的下载
  • 3. cuda的安装
  • • 1. 双击 点击 `ok`
    • 2. `同意`即可
    • 3. 这个随意哪个都行
    • 4.选择安装位置 接着下一步
• 三，cuda环境变量设置
• 四、cuDNN下载以及安装
• • 1. cuDNN的下载
  • 2. cuDNN的安装
  • • 步骤1. 先找个合适位置解压
    • 步骤2. 安装 将刚才解压的文件拷贝到 `cuda 安装位置`中…默认安装的话，咱们`理论上是一样`的
    • 步骤3. `同名文件`进行`替换`就行
  • 3. cdDNN环境变量配置
  • 4. 进行cuDNN验证
• 五. 问题
• • 1. 请问为啥没有CUDA Samples这个文件夹呢
  • • 2. 你好，我原来有11.4的cuda，重新安装了12.1的cuda之后，cudasamples没有v12.1是什么原因
    • 3. 请问：安装cudnn在cuda文件夹下面同名文件进行替换就行这样对吗，不是应该把cudnn文件的内容对应复制到cuda文件夹下面吗？
    • 4. 楼主讲的很好很详细。在这补充两点：

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一，说明

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 提供的一种并行计算平台和编程模型，可以加速各种科学计算、机器学习和深度学习应用。而 cuDNN（CUDA Deep Neural Network Library）是 NVIDIA 提供的一个可选的库，用于优化深度神经网络的训练和推理性能。

虽然 CUDA 包含了一些基本的矩阵运算和线性代数函数，但它不直接包含深度神经网络相关的算法和优化。因此，为了使用 CUDA 进行深度学习任务，您需要安装一个额外的库，例如 cuDNN。

cuDNN 库还提供了一些高级功能，例如卷积算法的快速实现和 GPU 内存管理。因此，通过与 CUDA 结合使用，cuDNN 可以大幅提高深度学习应用的性能和效率。

因此：
CUDA ，需要下载两个安装包

• CUDA toolkit