英伟达的网站下载cudnn需要登录,这不是最关键的,是有时需要fq才能上去啊,因此下载了,放到网盘共享下。win7 x64 的cuda_9.0.176和cudnn-v7.0.5及cudnn-v7.1.4, tensorflow-gpu1.5.1下 测试使用正常 ### CUDA 9.0 和 cuDNN 7.0/7.1 安装与配置指南 #### 一、CUDA 9.0 概述 CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构充分利用了GPU(图形处理器)的并行计算能力。CUDA 9.0作为CUDA系列中的一个版本,在2017年发布,它支持Windows、Linux和macOS操作系统,并兼容多种编程语言如C、C++、Fortran等。 在CUDA 9.0中,NVIDIA引入了一系列新特性来提升GPU计算性能: - **支持最新的GPU架构**:Volta架构的支持,这使得CUDA 9.0能够运行在最新的GPU上。 - **内存管理改进**:包括统一内存管理(Unified Memory)的增强以及新的内存复制函数等。 - **性能优化工具**:如Nsight Visual Studio Edition和Nsight Systems等工具,可以帮助开发者更有效地分析和优化代码。 - **多GPU支持**:增强了对多GPU系统的支持,提高了在多GPU环境下的应用性能。 #### 二、cuDNN 7.0/7.1 特性介绍 cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)是由NVIDIA提供的深度神经网络GPU加速库。它通过优化的GPU实现,为常用的深度学习操作提供了高性能的执行环境,显著提升了训练和推理的速度。 cuDNN 7.0/7.1相比早期版本的主要改进有: - **对Tensor Core的支持**:Tensor Core是Volta架构中的关键特性之一,可以极大地加速矩阵乘法等关键操作。 - **对新算法的支持**:如支持更多类型的卷积层、池化层等。 - **内存优化**:通过减少内存使用量提高效率。 - **性能改进**:包括针对不同GPU型号的优化,以及对多GPU配置的支持。 #### 三、安装与配置步骤 为了确保CUDA 9.0和cuDNN 7.0/7.1能够在Windows 7 64位系统上正常运行,需要按照以下步骤进行安装和配置: 1. **安装CUDA 9.0**: - 下载CUDA 9.0安装包(可从百度网盘下载:链接: <https://pan.baidu.com/s/1vLE71qMS1iE7RDPRV6tvFg> 提取码:ii1c),并运行安装程序。 - 在安装过程中选择“自定义”安装方式,选择需要的组件,如CUDA工具包、CUDA驱动程序等。 - 安装完成后,验证CUDA是否正确安装,可以通过运行`nvcc --version`命令查看CUDA版本信息。 2. **安装cuDNN 7.0/7.1**: - 下载对应版本的cuDNN压缩包(同上链接),解压后将`bin`、`include`、`lib`目录下的文件复制到CUDA安装目录相应的位置。 - 设置环境变量,在`Path`变量中添加CUDA的bin目录路径。 - 验证cuDNN是否安装成功,可以编写简单的测试程序使用cuDNN功能。 3. **配置开发环境**: - 对于使用Visual Studio开发的用户,需要在项目属性中设置包含目录、库目录等。 - 对于使用Python进行深度学习开发的用户,确保安装了支持CUDA 9.0和cuDNN 7.0/7.1的TensorFlow GPU版。 #### 四、常见问题及解决方案 - **错误提示:无法找到CUDA运行时库**。 - 确保已经正确安装了CUDA运行时库,并且环境变量中包含了CUDA bin目录。 - **cuDNN运行时错误**。 - 检查cuDNN版本是否与CUDA版本匹配,确认已将cuDNN文件复制到了正确的目录。 - **性能问题**。 - 使用Nsight Systems或Nsight Visual Studio Edition等工具进行性能分析,寻找瓶颈并进行优化。 通过以上步骤,可以确保在Windows 7 64位系统上成功安装并配置CUDA 9.0和cuDNN 7.0/7.1,从而为深度学习开发提供强大的计算支持。

























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- jun_z_m2019-02-25英伟达的网站下载了一天,还经常断网,云盘分分钟就搞定
- GAOBIAO19962019-01-02感谢感谢感谢

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