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關於CUDA和CuDNN配置的小問題

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為了方便組員操作,簡單寫一下CUDA的配置啦。

首先你需要一臺電腦,有NVIDIA顯示卡的那種(就那個煤氣灶,你懂我意思吧),然後就繼續往下走吧,如果沒有的話可以找一下右上角的紅叉了,這篇文章對你可能麼得用處了。

怎麼知道我還要不要往下看呢,右鍵->我的電腦->管理;裝置管理器->顯示介面卡:

下面就會看到有NVIDA的顯示卡啦,那有的話恭喜你,你不用關這篇文章了!你可以繼續往下看惹!

首先我們更新一下我們的顯示卡驅動到最新版本,這裡建議大家去NVIDA的官網更新,傳送門:https://www.geforce.cn/drivers,裡面有三種操作,自動更新:GeForce Experience(這是最吼的,懶人首選),還有手動查詢顯示卡型號的驅動和自動檢測GPU的,然後大家就跟著一步步往下裝更新到最新啦~

Then,你需要一個VS,不過VS的安裝就相對親切友好了,需要注意的是安裝時記得勾選VC++,不然你大概率會遇到CUDA編譯錯誤。Finally,我們安裝一下Python,這裡需要注意一下的是,如果VS2017安裝的時候,你已經裝了Python,就表再裝了,開啟VS2017, 點選Tools->Python->Python Environments,應該可以看到Python 3.6,在下面有個folder,大概是“c:\Program Files(x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Python36_64”,把這個字串copy下來。然後開啟Settings->Home->About->System info,在彈出的視窗中選擇Advanced system settings->Advanced->Environment Variables->System variables->Path->Edit->New,把剛才的python環境變數字串paste進來。如果有多個python環境,建議把一些舊的版本解除安裝先,保證你的機器沒有那麼多垃圾。
點選OK後,再Win+R,輸入cmd開啟命令提示符視窗,輸入Python,就可以正常使用了。

然後準備工作到這裡就基本完成啦~進入正題:

 

1、安裝CUDA

首先我們又要去一個神奇的小網站,https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,你會看到一些神奇的版本

比如這種,但是千萬不要就這麼可愛的去下載最新版本,因為通常情況下,你的顯示卡是玩不轉這種操作的,那麼我們選什麼呢,比如我的菜雞顯示卡GeForce 940MX,就比較適合9.0版本的,那麼我們就選9.0吧

 

點選後咱這麼配置,大家電腦大概都是Windows吧(是Linux的當我沒說2333),還是給出Linux(CentOS為例)和Windows(Win10)的選項選擇:

Tips:這裡建議選local版本,如果你選network版本的話,下載到一半崩了就真的血崩了,畢竟local版本崩了還能再開,network崩了就是每次都要重新下1.4G。

開啟安裝包,選一個安裝路徑,然後手動將CUDA庫新增到PATH裡面去。

這裡有個小坑,在安裝時可能你要看一下VS的問題,有的時候它跟VS Integration相容會出現一些問題,如果出現問題請不要勾選VS那項,安裝完成後,找到CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions,複製下面的所有檔案,複製到自己VS2017的安裝目錄下面: C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\Common7\IDE\VC\VCTargets\BuildCustomizations,然後就可以愉快使用了。

 

2、安裝cuDNN

Tips:最麻煩的地方開始了,前方高能!還是以Win10為例

還是需要個神奇的小網站:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive,我們從裡面找到適合我們的cuDNN版本,

cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0

cuDNN v7.0.5 Library for Windows 10

(小聲bibi:其實Ubuntu16.04的也在這裡了,一樣的操作)

然鵝,當你滿心歡喜開啟下載連結的時候,等待你的是……

等會等會,Membership Required?我用我畢生的英語水平(微軟翻譯),好像意思是要註冊成會員?歐……↑上面就是本教程裡面最麻煩的一步了,在下載cuDNN之前需要註冊Nvidia會員並驗證郵箱。比較騷一點的可以選擇微信登入,能省則省。然後在你基本窒息的時候你就成功get到了   cudnn64_7.dll   這個檔案,我們愉快的把這個檔案複製到CUDA的bin目錄下即可,就是你之前安裝CUDA那個,大概長相是\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin。

到這裡基本上CUDA和cuDNN就配好惹,驚不驚喜意不意外?

跟我默唸:刺蝟最可愛!