这是我的第292篇原创文章。

一、前置知识

安装GPU版本的pytorch和tensorflow之前需要理清楚这几个关系：

• 显卡（电脑进行数模信号转换的设备，有的电脑可能是双显卡，一个是inter的集成显卡，一个是NVIDIA的独立显卡）
• GPU（显卡上的一块芯片，双显卡就有两个GPU）
• CUDA（构筑在显卡驱动(需要提前安装)之上的工具库（toolkit），CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行）
• cudnn（构筑在cuda之上的深度学习相关的工具库，使GPU进行深度神经网络的工作）
• pytorch/tensorflow（python深度学习相关的工具库）

二、安装前的准备

CPU版本，无需额外准备，CPU版本一般电脑都可以安装，无需额外准备显卡的内容，GPU版本，需要提前下载 cuda 和 cuDNN。CPU版本和GPU版本的区别主要在于运行速度，GPU版本运行速度更快，所以如果电脑显卡支持cuda，推荐安装gpu版本的。

安装pytorch和tensorflow最让人难受的就是cuda，cudnn版本不一致，没有镜像源等问题。安装前一定要查看自己电脑的环境配置，然后查询Tensorflow-gpu、Python、 cuda 、 cuDNN 版本关系，要 一 一对应！

Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn)

三、安装过程

3.1 查看本机显卡驱动版本

（1）查看电脑的显卡：右键此电脑→右键选管理→设备管理器→显示适配器

（2）查看该显卡的驱动程序：

（3）查看显卡的驱动版本，在cmd中输入执行nvidia-smi：

可以看到显卡的驱动的版本是457.49；最高支持的CUDA版本是11.1版本。

或在nvidia控制面板-系统信息-组件检查本机显卡所支持的最高的CUDA版本：

可以看到目前是11.1的驱动，因此我的显卡最高是可以支持到CUDA11.1版本的。知道了最高支持版本之后，就可以在小于等于该版本的CUDA中选择了。

3.2 下载cuda并安装

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

打开cmd，输入以下命令查看CUDA是否安装成功（二选一）：

nvcc -V nvcc --version

3.3 下载cudnn

https://developer.nvidia.com/cudnn

cuDNN其实就是CUDA的一个补丁而已，专为深度学习运算进行优化的。下载解压好安装包后，我们解压可以看到有四个文件，将cudnn文件中的对应文件夹下的所有文件复制到对应的安装目录中。

启动cmd，cd到安装目录下E:\cuda\CUDAV11\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe：

如果Result都为PASS的话则配置成功！

3.4 添加环境变量

完成安装后，检查一下环境变量是否存在，一般安装完成会自动配置好环境变量，若是没有，则需手动配置，具体过程如下。

（1）打开 电脑属性，找到 高级系统设置，选择 环境变量 打开。

（2）查看是否有以下系统变量，没有则需要自行添加，对应图片上的名称和值，配置你电脑CUDA安装所在的位置。

（3）打开系统变量的Path，查看是否有一下两条内容，若没有则需自行添加，一定要配置对安装的位置。

3.5 安装tensorflow的gpu版本

pip/conda install tensorflow-gpu=版本号，在安装 TensorFlow 2.x 及更新版本时，您不再需要单独安装 CPU 版本或 GPU 版本的 TensorFlow。安装 TensorFlow 时会同时安装 CPU 和 GPU 支持，但最终使用哪种版本取决于您的系统环境和 TensorFlow 库中是否存在 GPU 支持的驱动程序。

如果您的系统中有适当的 NVIDIA GPU 并安装了 CUDA 和 cuDNN，TensorFlow 将自动检测到 GPU，并在必要时使用 GPU 进行加速。否则，它将在 CPU 上运行。

在Windows 原生平台上，GPU不支持2.10 以上的版本。也就是说，你在windows上安装2.10以上的tensorflow是没办法用GPU的。所以要想在windows上使用GPU，必须安装tensorflow的版本在2.10以及以下。

作者简介： 读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前在某研究院从事数据算法相关研究工作，结合自身科研实践经历持续分享关于Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。关注gzh：数据杂坛，获取数据和源码学习更多内容。

原文链接：

【Python深度学习系列】Win10下CUDA+cuDNN+Tensorflow安装与配置（完整教程）