安装cuda和cudnn时出现问题

Question

您好，麻烦您问下cuda安装成功，cudnn已下载，也已经把三个文件（bin,lib,include）放到cuda安装目录了，但是验证的时候一直报错

已经试了好几次还是不行，所以过来问下怎么解决吗

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

看起来你在安装CUDA和CuDNN后遇到了一些问题，这通常是由于环境变量设置不正确导致的。请按照以下步骤进行操作，尝试解决这个问题：

1. 检查CUDA版本: 确保你使用的CUDA版本与你的GPU兼容。例如，v11.1可能并不适用于所有显卡。访问NVIDIA官网https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 查看适合你GPU的最新CUDA版本。

2. 配置环境变量: 确保在系统环境变量中添加了CUDA和CuDNN的相关路径。以下是应该添加的路径：

• CUDA Binaries: %CUDA_INSTALL_DIR%\bin
• CUDA Libs: %CUDA_INSTALL_DIR%\lib\x64 或 %CUDA_INSTALL_DIR%\lib\x86
• CuDNN: %CUDNN_INSTALL_DIR%\bin, %CUDNN_INSTALL_DIR%\lib, %CUDNN_INSTALL_DIR%\include

请将 %CUDA_INSTALL_DIR% 替换为你的实际CUDA安装路径，如 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1，%CUDNN_INSTALL_DIR% 替换为CuDNN的实际安装路径。

1. 验证安装: 重启命令提示符（或终端），然后运行下面的Python代码来验证CUDA和CuDNN是否被正确识别：

import os
import torch

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"  # 如果你有多个GPU，可以指定一个设备
print(torch.version.cuda)
torch.cuda.get_device_name(0)

这段代码会输出CUDA的版本号以及选定GPU的名称。如果没有错误且返回了相关信息，那么CUDA已经被正确地找到。

1. 重新启动计算机: 有时，即使你设置了环境变量，也可能需要重启电脑才能使更改生效。

如果你仍然遇到问题，可能是CuDNN的库没有被正确地复制到CUDA目录中。请确保将CuDNN的bin、lib和include文件夹分别放在CUDA的相应位置，并且文件名和CUDA的文件夹结构保持一致。

如果以上步骤都无法解决问题，可能需要卸载并重新安装CUDA和CuDNN，确保每个步骤都严格按照官方指南执行。如果问题依然存在，建议查阅NVIDIA论坛或其他技术社区寻求更具体的帮助，因为这可能涉及到特定硬件或驱动程序的问题。