win10安装cudacudnn
时间: 2025-02-22 20:20:11 浏览: 63
### Windows 10 上安装 CUDA 和 cuDNN 的教程
#### 确认硬件兼容性和驱动程序版本
为了确保顺利安装 CUDA 和 cuDNN,在开始之前需确认 NVIDIA 显卡支持情况以及已更新至最新的显卡驱动。通过 `win+R` 打开运行窗口并输入 `nvidia-smi` 来查看当前系统的 GPU 驱动版本和 CUDA 版本的支持列表[^3]。
#### 下载合适的 CUDA 工具包
访问[NVIDIA 官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),根据操作系统(Windows 10)、架构和其他必要条件选择适合的 CUDA Toolkit 版本下载。考虑到显卡驱动版本为528.02,建议选择低于等于此驱动所支持的最大 CUDA 版本,比如 CUDA 11.6 或更低版本[^2]。
#### 安装 CUDA ToolKit
启动下载好的安装文件,默认设置通常能满足大多数需求;如果熟悉开发环境配置,则可根据个人喜好调整路径等选项。注意勾选附加组件如 Visual Studio 插件以便更好地集成到现有项目中。
#### 获取 cuDNN 库
前往[NVIDIA cuDNN 页面](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)注册账号后登录获取对应于先前选定 CUDA 版本的 cuDNN 文件压缩包。解压获得 bin, include 及 lib 文件夹内的内容待后续操作使用。
#### 设置 cuDNN 环境变量
将上述提取出来的 cuDNN 文件复制覆盖到相应位置:
- 将 `bin` 中的内容拷贝到 `%CUDA_PATH%\bin`
- 把 `include` 内部项粘贴进 `%CUDA_PATH%\include`
- 移动 `lib\x64` 下的对象放置于 `%CUDA_PATH%\lib\x64`
其中 `%CUDA_PATH%` 表示实际安装 CUDA 的目录地址。完成这些步骤之后重启计算机使更改生效。
#### 测试安装成果
最后一步是在命令提示符下执行简单的测试来验证是否成功设置了 CUDA 和 cuDNN。可以尝试编译官方提供的样例代码或者编写一段简单的小程序来进行初步检验。
```cpp
#include <stdio.h>
int main(){
int deviceCount;
cudaError_t error = cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
printf("CUDA Device Count: %d\n", deviceCount);
return (error == cudaSuccess)? 0 : 1 ;
}
```
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