【飞桨】win10-paddle-GPU环境配置

飞桨-paddle-GPU环境配置

1.新建环境

为了排除环境问题，咱们先新建一个环境： 打开anaconda Prompt (不知道jie个si啥的安装一下anaconda)，输入

conda create -n paddle_gpu python=3.6
-n, –name 参数指定环境名称 python=3.6 的意思是指定Python版本为3.6

插一句，如果conda下载对应的包贼慢的话，可以换一下源，这里实例为换清华源：

(base) C:Usersuser> conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
(base) C:Usersuser> conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
(base) C:Usersuser> conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

设置搜索时显示通道地址

(base) C:Usersuser> conda config –set show_channel_urls yes
大家也可以根据情况更换百度源，阿里云源等

新环境准备完毕后，激活就可以：

(base) C:Usersuser>conda activate paddle_gpu

(paddle_gpu) C:Usersuser>

2.cuda安装

在进行下一步之前，我们需要安装cuda和cudnn

CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA?是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
点击这个下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

(应该没有不是win10系统的老铁吧

选择一个cuda的临时解压路径

再等一会儿…

推荐选择自定义，如果想选择全家桶也可以(多半用不到)

这个 visual studio integration 也可以不选： (此图片摘自博客：https://blog.csdn.net/XunCiy/article/details/89070315)

推荐换个地方安装：

安装完毕后，测试一下吧，win+R 输入cmd，在cmd中输入 nvcc -V OKOK，安装成功：

将这三个文件夹的内容分别放到之前CUDA的文件夹对应的目录中：

(就是将解压后得到的的bin ，include 和lib文件夹分别复制到cuda安装路径下与cuda的bin ，include 和lib文件夹合并)

下载完毕后打开程序

一路默认即可，最后验证一下：

win + R 输入 cmd：
nvidia-smi
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201026120547817.png” />

6.安装Paddlepaddle-GPU总结

我们来总结一下，安装GPU版本的Paddlepaddle，需要安装三个部分：显卡驱动、CUDA和cudnn

1.显卡驱动 由 电脑自带的nvidia显卡型号来决定

2.CUDA版本 与 需要安装的AI框架版本相对应，

如安装paddlepaddle-gpu1.8.3.post97则需要安装CUDA9.0，安装paddlepaddle-gpu1.8.3.post107则需要安装CUDA10.0

3.cudnn版本由已经安装的CUDA版本所决定

所以笔者推荐的顺序是，查看AI框架，选择一个合适的版本，根据AI框架的版本安装对应的CUDA，根据CUDA版本安装cudnn，检查一下电脑nvidia显卡驱动的版本是否为最新，是则可以安装AI框架，否则更新驱动再安装

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来源：大笨熊小白