注1：這是給我的windows配置的記錄
注2：已有安裝包/安裝程序均在D:\installpackage
注3：今年上半年寫的了，懶得排版就發(fā)發(fā)好了
CUDA + cuDNN
關(guān)系：顯卡，顯卡驅(qū)動(dòng)，nvcc，cuda driver，cuda toolkit，cuDNN
0.?如果沒(méi)有nvidia driver,也要安裝!
1. 首先安裝CUDA（已有），要注意CUDA版本和顯卡驅(qū)動(dòng)版本是一一對(duì)應(yīng)的
2.?配置環(huán)境變量
3. 測(cè)試安裝成功否（打開(kāi)命令行窗口，輸入nvcc -V）
4. 再用官方示例測(cè)試，切換到CUDA自帶測(cè)試用例路徑：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite。打開(kāi)cmd，運(yùn)行.\deviceQuery.exe得到下面結(jié)果說(shuō)明安裝成功。 注：這一步可能會(huì)失敗，但是應(yīng)該不太影響后續(xù)（還不清楚原因）。
5. 登錄NVIDIA并下載深度學(xué)習(xí)GPU加速庫(kù)cuDNN（已有）
6. 將解壓后得到的.h .lib 和.dll 文件分別復(fù)制到cuda的include, lib/x64, bin 文件夾下（后者路徑C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2）
7. 用官方示例測(cè)試，運(yùn)行CUDA的官方示例，在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite路徑下打開(kāi)cmd，運(yùn)行.\deviceQuery.exe顯示如下結(jié)果說(shuō)明安裝成功。
查詢
cmd輸入以下內(nèi)容，查看顯卡驅(qū)動(dòng)版本（Driver Version: 442.19），顯卡版本（GeForce MX250）
nvidia-smi
cmd輸入以下內(nèi)容，查詢CUDA版本（V10.2.89）
nvcc --version
Anaconda + Pycharm
1. 安裝Anaconda（已有），新建環(huán)境
2. 下載安裝Pycharm（社區(qū)版即可，已有）
3.?使用自己創(chuàng)建的環(huán)境配置Pycharm
4.?更換清華鏡像源
5. 查看需要下載的pytorch版本，用conda下載，去掉“-c python"便不再?gòu)?qiáng)制從官網(wǎng)下載了，參考 （torchvision，cudatoolkit會(huì)一并下載）
6. conda下載cudnn（如果已有這個(gè)包，就不必了） 注意：進(jìn)入自己的環(huán)境再用此命令，否則會(huì)裝到base下
conda install cudnn
7. 測(cè)試是否能使用CUDA
importtorch
flag=torch.cuda.is_available()
print(flag)
?
ngpu=1
# Decide which device we want to run on
device=torch.device("cuda:0"if(torch.cuda.is_available()andngpu>0)else"cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda())
如果flag=false
* 如果出現(xiàn)flag是False，檢查一下驅(qū)動(dòng)版本，有時(shí)需要手動(dòng)下載最新的驅(qū)動(dòng)（高級(jí)設(shè)置-清潔安裝）。
* 檢查pytorch版本，可能是pytorch與CUDA版本沖突
同等環(huán)境下使用python3.7，pytorch1.3，cudatoolkit10.1，上述示例一直失敗，但是tensorflow可以正常使用GPU。挨個(gè)排查，直到修改完pytorch版本為1.2才成功。
配置環(huán)境
OS：win10（×64）
顯卡：AMD GeForce MX250
顯卡驅(qū)動(dòng)：Driver Version: 442.19
CUDA：V10.2.89
cuDNN：7.6.5（與CUDA版本對(duì)應(yīng)）
torch36環(huán)境：python3.6、pytorch（1.2.0，py3.6_cuda100_cudnn7_1）、cudatoolkit（10.0.130）、cudnn（7.6.5）
