深度学习环境搭建（GPU）CUDA安装（完全版）

前几天在看深度学习。因为对深度学习不是很了解，在配置环境时走了许多弯路，也总是战战兢兢的。现在对深度学习的环境搭建做一次完整的介绍，让大家按照这个步骤就可以完成系统环境的配置。接下来让我们开始吧！

如何查询电脑的显卡型号呢？ 1、在电脑桌面，右击“此电脑”，点击“属性” 2、在打开界面，选择“设备管理器” 3、先在“设备管理器”界面，点击“显示适配器”，显卡的型号就会显示出来。 一般 Intel开头的为集成显卡， 一般 AMD、NVIDIA开头的为独立显卡。 4、需要查看显卡详细信息，则右击显卡选择“属性” 文字理解起来不好理解的话这里有图文教程的传送门：https://jingyan.baidu.com/article/4b07be3c90026f48b380f399.html

开始吧！！！！少年

1、查询电脑CUDA支持的版本 https://jingyan.baidu.com/article/6fb756ec4fabc4241858fbf7.html 2、下载CUDA安装包 这里以最新版本CUDA10.2为例。其他版本用户按照教程寻找对应版本下载。 首先打开英伟达开发者网站下的，CUDA工具包下载网站。（如若觉得去网站下载比较麻烦可以到此项内容最后处，有可以直接网盘下载CUDA10.2的包，给大家准备好） https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 网站界面如下图 点击上图红色方框内所示的 DownLoad CUDA 10.2 NOW > 之后显示如下图所示网页。 点击上图红色方框内所示的 Windows按钮选择windows安装包 之后显示如下图所示网页。 ①蓝色框内表示Win10操作系统下安装包；②红色框内表示Win8操作系统下安装包；③橘色框内表示Win7操作系统下安装包 大家按照自己的需求选择。接下来以win10为例。 点击①蓝色框内按钮 之后显示如下图所示网页。 点击红色框内的exe [local]按钮，表示下载安装包进行安装。 之后显示如下图所示网页。 鼠标左键点击红色方框内Download[2.6GB]按钮。进行软件下载。 或者右键点击点击红色方框内Download[2.6GB]按钮，选择迅雷下载。（这个更快一点）（前提电脑有迅雷） 如下图片所示

当然也为大家准备好了现成的包直接下载 注意是cuda_10.2

3、安装CUDA

右击下载好的cuda_10.2.89_441.22_win10.exe软件,以管理员身份运行，如下图所示： 之后显示窗口 注意：②号红色方框内的路径是安装包解压路径，软件安装完毕后会自动删除。 首先点击①号蓝色框内按钮，选择CUDA的解压路径，之后点击③号橘色方框内的OK按钮以继续。 之后将进行解压缩操作，如下图所示： 在解压缩过程中，如果安装360等安全软件，会提示软件访问关键位置的警示，选择允许软件所有操作。 解压完成后，安装软件会自行启动，如下图： 之后软件会进行系统兼容性检查，如下图： 系统兼容性检查通过后，安装程序显示软件许可协议。如下图： 点击红色方框内的同意并继续，软件弹出安装选择选项，如下图： 我们首先点击①红色框内的自定义之后点击②蓝色方框内的下一步继续，之后显示页面： 这里我们只选择CUDA，其他两项不进行选择。之后点击红色方框内的下一步以继续。

我们接下来更改一下安装位置，安装在D盘下。 安装路径分别为： D:\NVIDIA\CUDA D:\NVIDIA\CUDA D:\NVIDIA\CUDA Samples 如下图所示： 之后点击②蓝色方框内的下一步。**注意：**在点击下一步前，必须关闭vs。 之后开始安装并等待。如下图所示。 等待安装完成。 点击关闭。

1、下载cuDNN支持包 这里以cuDNN for CUDA 10.2支持包为例，如果CUDA版本不是10.2的用户，下载相应的cuDNN包

首先打开英伟达开发者网站下的，cuDNN支持包下载网站。（如若觉得去网站下载比较麻烦可以到此项内容最后处，有可以直接网盘下载for CUDA 10.2的包，给大家准备好） https://developer.nvidia.com/cudnn 网站界面如下图 点击红色方框内的Download cuDNN按钮，显示以下页面 有NVIDIA账户的用户点击①红色框内的Login进行登录。 没有NVIDIA账户的用户点击②蓝色框内的Join now进行注册。 我们在这里只介绍登录的方式，对于NVIDIA账户的注册请移步：https://jingyan.baidu.com/article/7908e85c3cae87ef491ad24b.html 点击①红色框内的Login后，网页显示如下： 填写账户名与密码，之后点击红色方框内的Login，显示如下网页： 点击红色箭头指向的勾选框，显示如下界面 我们CUDA安装的是10.2版本，我们在这里选择红色框内的for CUDA 10.2之后显示网页： 因为我们以WIN10系统为例，所以点击①红色方框内链接进行下载。WIN7用户请点击②蓝色框内链接进行下载。同样大家可以参考CUDA的下载方法使用迅雷进行下载。 当然也为大家准备好了现成 for CUDA 10.2 的包直接下载 注意是for CUDA 10.2

2、安装cuDNN支持包 ①、解压cuDNN支持包，得到三个文件夹和一个TXT文档。 ②、将解压后的文件复制到安装路径下D:\NVIDIA\CUDA下。 注意：解压到自己的 CUDA 安装路径下。 之后会显示是否合并文件夹，选择①红色方框内的为所有项目执行操作，之后，点击②蓝色方框内的是按钮。 完成cuDNN支持包的安装

1、设置环境变量

计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0两个环境变量，接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量： CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0(这是默认安装位置的路径，经自定义路径后，我的路径为D:\NVIDIA\CUDA Samples) CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64 CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64 CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

2、设置系统变量

①在系统变量 PATH 的末尾添加： %CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%; ②再添加如下4条 （如果选择默认安装路径）： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64； C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin； C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\lib\x64； C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64； （我安装在D盘需要输入的路径）： D:\NVIDIA\CUDA\lib\x64； D:\NVIDIA\CUDA\bin； D:\NVIDIA\CUDA Samples\common\lib\x64； D:\NVIDIA\CUDA Samples\bin\win64； 3、配置情况 如下为我的环境变量和PATH的配置情况： 环境变量： PATH：

点击键盘Win键+R键，打开运行界面 在运行里面输入“cmd” 之后点击确定。打开命令行界面 输入 cd+安装路径,点击回车，再输入nvcc -V则显示CUDA版本信息。 例如我的安装路径为D:\NVIDIA\CUDA 输入：cd D:\NVIDIA\CUDA回车 输入：nvcc -V回车

如运行后显示CUDA的版本等信息，即可认为安装成功。如下图所示