言

最近把tensorflow跟pytorch都重新安裝了，發現我以前安裝的CUDA10.0的版本無法跟tensorflow2.x適配了，于是我又重新卸載安裝了CUDA10.1 +cuDNN8.0.x的版本，然后發現我的Win10上又跟以前一樣可以運行tensorflow或者pytorch了。下面就說一下我是如何在Windows 10系統下完成這些配置的。首先看一下軟件版本信息：

CUDA10.1

cuDNN7.6.5

tensorflow2.2.0

pytorch1.7

python3.6.5

VS2017

安裝CUDA10.1+cuDNN與配置

在安裝之前請先確認一下，你的電腦上有獨立的N卡，沒有N就不用看了！有N卡的繼續往下看。首先是下載CUDA10.1與cuDNN7.6.5，這個需要到官方網站上下載相關的版本軟件，下載到之后，首先安裝CUDA10.1，安裝好之后，解壓縮cuDNN7.6.5,然后把解壓縮好的cuDNN7.6.5中的lib/x64目錄與bin目錄下的全部文件copy到安裝好的CUDA10.1對應的目錄中去，分別如下：

## lib copy to
cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32\cuda\lib\x64\cudnn.lib
to
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64
## dll copy to
cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32\cuda\bin\cudnn64_7.dll
to
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin

這樣就算安裝好了。然后打開系統的環境變量path路徑下檢查：

發現有這兩個就說明路徑沒有問題。

安裝tensorflow與pytorch并驗證

安裝tensorflow-gpu版本的命令行如下：

pip install tensorflow-gpu==2.2.0 –i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

使用國內的鏡像安裝會很快安裝完成。然后安裝pytorch1.7的命令行如下：

pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

安裝就可以完成pytorch的安裝了。

下面就是測試兩個安裝是否成功：

打開cmd命令行，鍵入python，然后分別導入tensorflow與pytorch，執行結果如下：

上圖說明tensorflow+pytorch+cuda+win10終于可以愉快的在一起了。

踩坑記錄：

1.cuDNN8.0.x無法適配tensorflow2.2.0+CUDA10.1的，必須是7.x才行，我重裝過！

2.Import torch時候遇到下面的錯誤：

caffe2_detectron_ops_gpu.dll makes import torch occur OSerrorXXXX

是因為cuDNN的dll無法找到，或者無法適配，用正確版本，不行把cudnn64_7.dll拷貝到widnows的system32文件夾下肯定可以的。

# CUDA 10.0
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

# CPU Only
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cpuonly -c pytorch