Windows10上CUDA9.0+CUDNN7.0.5的完美安裝教程

前言：

        為什麼要在本地電腦安裝 CUDA，CUDA 是什麼的，用來做什麼？我想，點選標題進來的小夥伴，應該都清楚這些。不管你是用來做什麼，或者跟我一樣為了跑 Tensorflow 的 Object Detection (目標檢測)。

        但是我為什麼要用 CUDA9，這裡版本要特別注意。因為我使用的是 Tensorflow-gpu 1.10.0，為了能執行成功，最好和我的保持一致，那就開始我的踩坑流程吧。

 

環境：

1. windows10 的 64 位電腦

2. cuda9.0.176

3. cudnn7.0.5

 

CUDA9.0

1. 下載

1.1. 地址

1.2. 下載流程

2. 安裝

2.1. 開啟 cuda_9.0.176_win10.exe

剛開啟時會有一個漫長的等待過程，然後才會出現如下介面。

2.2. 選擇自定義安裝

     為什麼選擇自定義，那是因為我開始全部預設直接安裝失敗。經過網上查詢，有些是安裝 CUDA 會安裝一些本地已經存在的工具，然後又與本地版本衝突等問題。選擇自定後會有四個選項，第一先把 NVIDIA GeForce Experience Core 關閉，而 CUDA 下的 Visial Studio Integration 也可以關閉，最後再點到 ”Driver Components“， 如下圖上兩個可以關閉，而 Display Driver 需要根據下面方法再選擇關閉與否。

2.3.  檢視本地顯示卡驅動版本

2.3.1. 桌面右擊 NIVDIA 控制皮膚

2.3.2. 點選左下角 “系統資訊”, 點選 "顯示"

2.3.3. 驅動版本資訊，CUDA 核心等引數都可以檢視了。

如上圖顯示我的顯示卡驅動程式版本 391.25，大於 CUDA 的 Display Driver 385.54，所以選擇關閉，如果小於就要勾選。

2.4. 安裝下一步

前面的選項都設定完畢後，需要設定 CUDA 的安裝目錄和另外兩個的位置，分別是 Development (CUDA 目錄，後面 CUDNN 需要用到，並且會出現在環境變數中), Documentation, Samples，期間彈出安裝其他軟體預設點選即可，並且會有閃黑屏情況，不必擔心，只需要等待安裝結束。

2.5. 檢查是否安裝成功

2.5.1. 檢視系統環境變數

開啟我的電腦屬性，環境變數 -> 系統變數，檢視是否有如下四個變數，再開啟 Path，檢視是否有 CUDA 的 bin 目錄配置 (第二張圖)。

2.5.2. 命令列獲取版本號

如果環境變數裡都有上面這幾個選項後，大機率是安裝成功了，但是可以透過 cmd 輸入 nvcc -V 檢視 CUDA 的版本。

 

CUDNN 7.0.5

1. 下載

1.1. 地址

1.2. 下載流程

在下載 CUDNN 前，需要註冊英偉達賬戶，透過郵件驗證透過後，就按下面圖片方式選擇下載了。

2. 配置

2.1. 解壓

解壓完畢後，可以看到如下圖的三個目錄，並且目錄下都只有一個檔案。

2.2. 將 CUDNN 檔案新增到 CUDA 中

這裡就需要找到 CUDA 安裝的位置，如果不記得位置，可以在前面環境變數中找到。最後只需要將 CUDNN 裡的檔案放入 CUDA 對應的目錄中即可。