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