CUDA和CuDNN安装

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  1. 1. 1. 检查自己电脑是否支持NVIDIA
  2. 2. 2. 官网下载CUDA 和 CuDNN
  3. 3. 3. 安装CUDA 和 CuDNN
    1. 3.1. 3.1 CUDA
    2. 3.2. 3.2 CuDNN安装
    3. 3.3. 3.1 环境变量配置
  4. 4. 4. 验证测试
  5. 5. 5. TensorFlow安装
  6. 6. 6 Ubuntu 18.04下安装cuda 和cudnn

1. 检查自己电脑是否支持NVIDIA

或者邮件 NVIDIA 控制面板 系统信息-组件进行查看

2. 官网下载CUDA 和 CuDNN

选择适合自己的，这里我选择 10.0版本

CUDA Toolkit 10.0 Archive:
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

CuDNN：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

3. 安装CUDA 和 CuDNN

3.1 CUDA

CUDA选项，不勾选 Visual Studio Integration

NVIDIA GeForce Experience Experience：建议不要勾选

Driver components
Display Driver：驱动安装，CUDA自带的有驱动版本，如果当前版本小于CUDA自带的版本，建议勾选，进行升级。

我这里的勾选项

安装位置尽量默认C盘

安装完成

环境变量被自动添加

验证安装

进一步确定CUPTI的配置

CUPTI：一种优化工具，后续配置时会用到

3.2 CuDNN安装

需要NVIDIA注册：这里我用的是自己的QQ号，此处我选的是7.6.5

解压，cuda文件夹改名为cudnn,复制到cuda安装目录中

改名

复制

关键性文件：没有它，安装Tensorflow-gpu时会出错

3.1 环境变量配置

4行放在最上面，缺一不可。

前两行已经被自动放入，如果没有，则手动添加

4. 验证测试

CUDA测试

5. TensorFlow安装

、

6 Ubuntu 18.04下安装cuda 和cudnn

如下图：目前安装的是 V11.1.74

安装过程

https://zhuanlan.zhihu.com/p/72298520

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

选一个合适的版本下载

不知道怎么选，就选这一个

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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一个脱离了高级趣味的人!