安裝CUDA和cuDNN
1、背景
實驗室的桌上型電腦有顯示卡650，實在感人，嘗試安裝cuda，玩深度學習
1、什麼是CUDA
CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是顯示卡廠商NVIDIA推出的運算平臺。 CUDA是一種由NVIDIA推出的通用平行計算架構，該架構使GPU能夠解決複雜的計算問題。
2、什麼是CUDNN
NVIDIA cuDNN是用於深度神經網路的GPU加速庫。它強調效能、易用性和低記憶體開銷。NVIDIA cuDNN可以整合到更高級別的機器學習框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大學伯克利分校的流行caffe軟體。簡單的插入式設計
3、CUDA與CUDNN的關係
CUDA看作是一個工作臺，上面配有很多工具，如錘子、螺絲刀等。cuDNN是基於CUDA的深度學習GPU加速庫，有了它才能在GPU上完成深度學習的計算。它就相當於工作的工具，比如它就是個扳手。但是CUDA這個工作臺買來的時候，並沒有送扳手。想要在CUDA上執行深度神經網路，就要安裝cuDNN，就像你想要擰個螺帽就要把扳手買回來。這樣才能使GPU進行深度神經網路的工作，工作速度相較CPU快很多。
作者：Sunglam
連結：https://www.jianshu.com/p/622f47f94784
來源：簡書
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2、顯示卡以及CUDA版本選擇
雙擊標籤欄右下角的隱藏圖示中的“NVIDIA設定”，檢視顯示卡驅動版本，以及支援的最高版本，由圖可知，最高CUDA 10.1.120
圖2.1 顯示卡驅動器版本
圖2.2 支援的cuda最高版本
還有參考參考cuda官網的顯示卡驅動-cuda表
圖2.3 驅動器版本以及對應cuda
綜上，我的驅動器版本432，cuda版本最高10.1.120
3、下載
首先下載上官網下載cuda，Windows的映象我在阿里映象上沒找到，都是Linux的，網址（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive），可以下載各個版本的CUDA
圖3.1 CUDA下載頁面
點選進去 之後
圖3.2 檢視具體版本
選擇exe（local），點選開始下載
圖3.3 edge瀏覽器下載cuda
最近好像Windows做深度學習，安裝cuda也沒什麼大問題， 網上搜索一番之後，還是選擇了在Windows平臺進行深度學習的初步學習，畢竟自己對Linux實在很不瞭解,不需要把學習的過程變得更復雜了
4、安裝
安裝挺簡單的，雙擊下載好的CUDA，先快取在一個地址，但最後還是會移動到最後安裝的地址的。
流程依次是：系統檢查、許可協議、選項、安裝、結束
- 系統檢查，驅動器版本不符合安裝不會啟動
圖4.1 cuda10.1.243 （243>120）版本對應不上時
- 接受許可協議
圖4.2 同意啊
- 選項選擇（重頭戲，較多注意項）
選擇自定義安裝，因為電腦系統本身有驅動，我們下載的cuda驅動版本應該比原有系統顯示卡驅動版本低，選擇“精簡”安裝可能發生衝突
圖4.3 自定義永遠不錯
選擇元件：1）不安裝Visual Studio Integration（我已安裝VS2019，查了之後這個安裝了很可能出錯）和Display Driver（我電腦原有版本更高，安裝會起衝突）；2）猶豫但是最終安裝了：NVIDIA GF Expere和Other component（雖然一些部落格說不用安裝，但沒有明確理由，我還是保險安裝上去）
圖4.4 不裝VSI
圖4.5 不裝DP，版本衝突
- 安裝（靜靜等待）
- 結束
圖4.6 安裝結束
圖4.7 可見
我進行軟體的第一次安裝一般謹慎百度，因為安裝錯誤了，有時有些軟體很難刪除乾淨
5、測試
安裝完成之後，win+R，輸入cmd開啟命令列,輸入命令檢視cuda版本
nvcc -V
圖5.1 cmd測試
上圖表示安裝cuda成功，而且不用操作將其新增到環境變數中了（反之，不成功就要新增環境變量了），我開啟環境變數，發現cuda已經在列表中了
圖5.2 檢視環境變數
6、cuDNN下載
十分麻煩，要註冊賬號，註冊過程中要驗證，不科學surfing the Internet還重新整理不了驗證圖片，最終依靠了update日期下載了一個cudnn，不知道對不對，最終沒有安裝
圖6.1驗證程式要科學surfing the Internet
圖6.2 選擇版本
雖然下載了檔案，暫且不安裝cuDNN了
參考資料
- CUDA、CUDNN在windows下的安裝及配置
https://blog.csdn.net/m0_37605642/article/details/98854753?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522160799946716780271161109%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=160799946716780271161109&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-3-98854753.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=windows%E5%AE%89%E8%A3%85cuda&spm=1018.2118.3001.4449 - Ubuntu 下 Pytorch, Tensorflow 對應的Python、英偉達顯示卡驅動、CUDA、CUDNN版本與環境資訊檢視方法
https://blog.csdn.net/zywvvd/article/details/100121899 - CUDA官網下載
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive -
cuDNN官網下載地址
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download -
根據顯示卡型號選擇CUDA和cuDNN進行TensorFlow GPU版本安裝
https://blog.csdn.net/lly1122334/article/details/97234728 -
CUDA TOOLKIT DOCUMENTATION
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html -
CUDA與cuDNN
https://www.jianshu.com/p/622f47f94784 -
win10+VS 2017 安裝 CUDA10（Visual Studio Integration失敗）
https://blog.csdn.net/weixin_38673554/article/details/90489770 -
CUDA9.1 Visual Studio Integration 安裝失敗問題，如何解決？
https://www.zhihu.com/question/276491276