配图为Cuda11.安装完成后发现Tensorflow2.0不支持Cuda11.又安装了Cuda10

  • 从官网下载CUDA10

  • 让CUDA先Download着,我们去检查下独显的环境：
    • 检查设备管理器中独立显卡是否正常

    • 检查独立显卡驱动是否正常（驱动版本号很重要，因为Cuda版本需要大于等于改版本号，如果Cuda版本小于显卡驱动版本安装可能会报错）

  • 下载好Cuda后，开始安装，我们选择自定义安装

  • 选择不安装[Visual Studio Intergration]和[NVIDIA Geforce Experience],注：如果已经安装Visual studio code，可以安装第一项

  • 点击下一步进行安装

  • 安装完成，查看安装结果。除勾掉的那两项，其余的都安装成功，撒花。

  • 检查Cuda安装成果

　　1）检查环境变量是否有Cuda安装路径

 

　　2）使用命令提示查看Cuda安装的版本号

　　

nvcc -V

  • 下一步接着安装Cudnn,同样从官网下载。下载前需要先注册一把。填个调查问卷后就会跳到Cudnn的下载界面

  • 选择要安装的版本，开始下载

  • 下载解压，并且改名为Cudnn

  • 然后把cudnn拖到Cuda的安装路径下，并检查cudnn的DLL是否正常

  • 配置Cuda的环境变量，到此Cuda安装就算大功告成

  • 下面进行Tensorflow2.0的GPU版本安装

版权声明：本文为dataismore原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://www.cnblogs.com/dataismore/p/13519045.html