cuDNN配置）

环境：
windows10 nvidia 165ti

1. 安装anaconda3，自行安装

https://www.anaconda.com/download/
点击download
在这里插入图片描述
安装完成后，配置环境变量
控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH 中添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹,

安装完成后，打开windows+r，输入cmd打开命令行，输入conda --version，产看是否安装完成
在这里插入图片描述
2.安装虚拟环境
conda 的虚拟环境让你可以同时在电脑上配置tensorflow pytorch等独立的环境
命令行输入：

conda -n pytorch_gpu python=3.7

创建pytorch_gpu的虚拟环境

使用

conda env list

查看现有的环境
在这里插入图片描述
其中base 是默认的环境
激活pytorch_gpu环境：

activate pytorch_gpu

在这里插入图片描述
3.下载pytorch
打开pytorch官网
查看对应版本的指令：

指令为：

conda install pytorch torchvision -c pytorch

为了提高下载速度，添加清华大学的镜像

添加Anaconda的清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

命令行输入以上指令，即conda install pytorch torchvision
记得去掉上面的 -c pytorch，不然还是以默认源下载

下载完成后，打开python,输入:

import torch
print(torch.cuda.is_available())

在这里插入图片描述
即完成了安装，如果输出False，先不要慌，接着看下面

4.安装CUDA
打开网址
选择对应版本进行安装，以上安装pytorch选择的是CUDA10.2，所以选择10.2版本的CUDA离线EXE安装包：
在这里插入图片描述

我这里直接附上CUDA10.2的安装包链接，可以直接使用下载链接迅雷下载
在这里插入图片描述

下载完成，双击安装，不必更改安装地址，默认安装在C盘，改了还是给你安在C盘

全选默认选项就可，一直下一步，直到安装完成
在这里插入图片描述
输入nvcc --version查看CUDA版本：

5.安装cuDNN
在这下载，

需要注册的话，直接拷贝下载链接到迅雷下载，可以跳过注册，nvidia注册很麻烦
下载之后，解压，是一个name为cuda的文件夹：
在这里插入图片描述
然后将其中的文件拷贝到CUDA的安装路径中：
CUDA的路径在这：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

即完成了，pytorch-gpu，CUDA/cuDNN的搭建