安装环境

  • windows 10
  • cuda 10.2
  • cudnn 7.6.5

1 软件安装

1) 下载和安装nvidia显卡驱动

首先要在设备管理器中查看你的显卡型号,比如在这里可以看到我的显卡型号为Titan XP。

GPU驱动加速GAZEBO 电脑gpu驱动_CUDA


NVIDIA 驱动下载:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 下载对应你的英伟达显卡驱动。

GPU驱动加速GAZEBO 电脑gpu驱动_python_02


下载之后就是简单的下一步直到完成。

完成之后,在cmd中输入执行

nvidia-smi

如果有错误:

'nvidia-smi' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件

把C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI添加到环境变量的path中。再重新打开cmd窗口。

如果输出下图所示的显卡信息,说明你的驱动安装成功

GPU驱动加速GAZEBO 电脑gpu驱动_GPU驱动加速GAZEBO_03

2) 下载CUDA

CUDA用的是10.2版本

cuda下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?
target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

GPU驱动加速GAZEBO 电脑gpu驱动_深度学习_04


下载后得到文件:cuda_10.2.89_441.22_win10.exe

(3) 下载cuDNN

cudnn下载地址:https://developer.nvidia.com/cudnn 需要有账号

GPU驱动加速GAZEBO 电脑gpu驱动_GPU驱动加速GAZEBO_05


下载后得到文件:cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32.zip

4) 安装cuda

(1) 将cuda运行安装,建议默认路径

GPU驱动加速GAZEBO 电脑gpu驱动_人工智能_06


GPU驱动加速GAZEBO 电脑gpu驱动_GPU驱动加速GAZEBO_07


安装时可以勾选Visual Studio Integration (2) 安装完成后设置环境变量

GPU驱动加速GAZEBO 电脑gpu驱动_GPU驱动加速GAZEBO_08


计算机上点右键,打开属性->高级系统设置->环境变量,可以看到系统中多了CUDA_PATH

CUDA_PATH_V10_2两个环境变量。

接下来,还要在系统中添加以下几个环境变量:

这是默认安装位置的路径:C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2

CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2

CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64

CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin

CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64

CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

GPU驱动加速GAZEBO 电脑gpu驱动_GPU驱动加速GAZEBO_09


在系统变量 Path 的末尾添加:

%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;再添加如下5条(默认安装路径):

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\bin\win64

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\common\lib\x64

GPU驱动加速GAZEBO 电脑gpu驱动_CUDA_10


注:与CUDA Samples相关的几个路径也可以不设置

5) 安装cuDNN

复制cudnn文件
对于cudnn直接将其解开压缩包,然后需要将bin,include,lib文件夹复制粘贴到cuda的文件夹下
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2 注意:是将bin,include,lib整个文件夹复制粘贴

6)CUDA安装测试

最后测试cuda是否配置成功:
打开CMD执行:

nvcc -V

即可看到cuda的信息

GPU驱动加速GAZEBO 电脑gpu驱动_深度学习_11

7) 安装Anaconda

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学
计算、数据分析的 Python 包。

  1. 下载安装包
    Anaconda下载Windows版:https://www.anaconda.com/products/individual
  2. 然后安装anaconda
  3. 添加Aanaconda国内镜像配置
    清华TUNA提供了 Anaconda 仓库的镜像,运行以下命令
conda config --add channels 
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels 
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

8)安装pytorch

注意:安装pytorch 1.7以上的版本
创建虚拟环境,环境名字可自己确定,这里本人使用mypytorch作为环境名:

conda create -n mypytorch python=3.8

安装成功后激活mypytorch环境:

conda activate mypytorch

在所创建的pytorch环境下安装pytorch的1.8版本, 执行命令:

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

注意:10.2处应为自己电脑上的cuda版本号

离线安装的话:
下载网址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ 安装pytorch1.8版本: pytorch-1.8.1-py3.8_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2

conda install --offline pytorch-1.8.1-py3.8_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2