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记录-安装cuda与cudnn 及对应版本的tensorflow|pytorch(安装cuda和cudnn)
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仅用以记录个人环境配置流程。
一、安装CUDA Driver
1.1 查看CUDA Driver版本
1.2 驱动更新下载地址：NVIDIA Studio 驱动程序 | 512.59 | Windows 11
CUDA Driver即显卡驱动版本，高于CUDA Toolkit 指定的版本，也是能正常使用的。
二、安装CUDA Toolkit
2.1 查看cuda toolkit与驱动版本对应关系
查看地址：Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com)
下载地址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
下载：
安装路径：C:\Users\lion\AppData\Local\Temp\CUDA
三、安装cudnn
下载地址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer
下载完成后，将cudnn文件夹下的文件复制到cuda安装目录
四、配置环境变量
五、安装tensorflow-gpu 与keras
5.1查看版本对应关系：Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn)
5.2安装keras
安装tensorflow==2.8.0 版本太新出现不匹配的问题，退到2.6.0
tensorflow出现报错：Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126解决方案：Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation
安装zlib，解压后将zlibwapi.dll添加到环境变量。
六、安装pytorch
一行搞定：pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
cu110指的是11.0版本的cuda
轮子下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
本机安装 ： cuda 11.6 - cudnn11.5 tensorflow==2.6.0 /pythoch==1.7.1
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