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【Win10深度学习必备】CUDNN安装教程

作者：孟映天来源：好下载软件园更新：2023-04-29 阅读：次

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Win10深度学习必备 CUDNN安装教程

深度学习是近年来非常热门的技术，很多人也在学习和应用深度学习。但是，深度学习需要计算资源的支持，而显卡可以提供强大的计算能力，因此GPU成为了深度学习中非常重要的组件。在Win10系统中，为了让GPU的计算能力可以最大程度的发挥，需要安装相应的软件。其中，CUDNN是非常重要的组件，也是Win10深度学习必备软件之一。

CUDNN是英伟达（NVIDIA）提供的一个针对深度学习的GPU加速库。它可以直接支持常见的深度学习框架，例如TensorFlow、Keras、PyTorch等。CUDNN能够提供高效的计算能力，因此它在深度学习中得到了广泛的应用。同时，CUDNN的安装也非常简单，只需要按照一定的步骤即可完成。

安装前的准备工作

在进行CUDNN的安装前，需要首先进行一些准备工作。

1. 确认系统环境

首先，需要确认自己的系统是否支持CUDNN。CUDNN只支持NVIDIA显卡，因此需要确认系统中是否安装了NVIDIA显卡驱动程序。同时，需要确认自己的显卡是否支持CUDA技术。可以在NVIDIA官网上下载相关的驱动程序进行安装。

2. 下载CUDNN

CUDNN的安装需要下载相应的压缩包。可以在NVIDIA的官网中下载相应的版本。需要注意的是，CUDNN的版本需要与自己的CUDA版本相匹配，否则无法正常工作。

安装CUDNN

下载好CUDNN的压缩包后，就可以进行安装了。

1. 解压CUDNN

首先需要将CUDNN压缩包解压到一个目录中。解压后会得到一个文件夹，其中包含libcudnn.dll、cudnn64_7.dll等文件。

2. 将CUDNN复制到CUDA目录下

然后，需要将CUDNN的文件复制到CUDA目录下。首先找到CUDA的安装目录，一般情况下是C：Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0。在该目录下，打开bin、include、lib64三个文件夹，将CUDNN文件夹中对应的文件复制到相应的文件夹中即可。

3. 配置环境变量

最后，需要配置一下环境变量，以便系统可以找到CUDNN。打开系统的环境变量配置界面，在“系统变量”中添加一个新的变量“CUDNN_HOME”，将其设置为CUDNN的安装目录即可。

测试CUDNN是否安装成功

安装完成后，需要进行一下测试以确认CUDNN是否安装成功。

可以使用TensorFlow或者其他深度学习框架来进行测试。在TensorFlow中，可以使用以下代码进行测试：

```

import tensorflow as tf

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

```

如果输出的信息中出现了“GPU:0”等字样，则说明CUDNN已经成功安装，并且可以正常工作。

总结

在Win10系统中，安装CUDNN是非常重要的一步。它可以提供GPU的计算能力，使得深度学习的训练可以更加高效。通过以上的教程，可以轻松地完成CUDNN的安装，并且进行测试来确认其是否工作正常。

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