在win10 安装 CUDA10.0

安装 CUDA 10.0 需要以下步骤：

1. 下载 CUDA 10.0 安装包：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

2. 选择 "Windows" 操作系统，然后选择 "x86_64" 架构。

3. 下载适合你的操作系统的 CUDA 10.0 安装包。

4. 运行安装程序，并按照提示完成安装。

5. 安装完成后，设置环境变量：

1. 打开 "控制面板"，选择 "系统和安全"，然后选择 "系统"。

2. 选择 "高级系统设置"，然后选择 "环境变量"。

3. 在 "系统变量" 中，找到 "Path" 变量，并在末尾添加以下路径：

      C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp

6. 完成上述步骤后，重新启动计算机，就可以开始使用 CUDA 10.0 了。

注意：在安装 CUDA 10.0 之前，需要先安装适合你的显卡的驱动程序。可以从 NVIDIA 官方网站下载最新的驱动程序。

相关问题

2080ti显卡安装cuda10.0

要安装 CUDA 10.0，首先确保你的显卡是 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti。然后按照以下步骤进行安装：

1. 在 NVIDIA 官方网站上下载 CUDA Toolkit 10.0 的安装包。你可以在 https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive 找到 CUDA 10.0 的下载链接。

2. 运行下载的安装包，选择合适的安装选项。根据你的操作系统选择 64 位版本，并且确保选择了正确的显卡型号。

3. 在安装过程中，你可以选择安装 CUDA 驱动程序。如果你已经安装了最新版本的显卡驱动程序，可以选择不安装。

4. 完成安装后，打开命令提示符或终端窗口，验证 CUDA 安装是否成功。输入以下命令：

   nvcc -V

如果输出显示 CUDA 版本信息，说明安装成功。

5. 接下来，你还需要设置相关的环境变量。将 CUDA 的 bin 文件夹路径添加到系统的 PATH 环境变量中。例如，在 Windows 系统中，可以按下 Win + R 组合键打开运行窗口，输入 `sysdm.cpl` 打开系统属性，然后点击“高级”选项卡，在“环境变量”按钮中编辑系统的 PATH 变量。

6. 最后一步是安装 NVIDIA 显卡驱动程序。你可以从 NVIDIA 官方网站上下载并安装最新版本的驱动程序，确保与你的显卡型号兼容。

完成上述步骤后，你的 GeForce RTX 2080 Ti 显卡将安装了 CUDA 10.0，并且可以在相应的编程环境中使用 CUDA 功能。

opencv4.5.1+vs2017+win10+cuda10.0 + cudnn 7.6.0

### 回答1：
OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习库，可以方便地处理图像和视频。而CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算架构，可以加速图形处理器（GPU）上的计算任务。

OpenCV 4.5.1是OpenCV的一个版本，它提供了丰富的功能和算法，用于图像和视频处理、特征提取、目标检测等任务。这个版本可以在Windows 10操作系统上使用，并且可以与Visual Studio 2017集成，提供开发环境和调试工具。

CUDA 10.0是NVIDIA的一个版本，它支持NVIDIA GPU上的并行计算任务。它允许开发人员使用C语言、C++或CUDA自己的扩展语言编写并行计算代码，以加速计算密集型任务。例如，在图像处理中，可以使用CUDA加速OpenCV算法，从而提高计算性能。

而cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA专门为深度学习任务开发的一个库。它提供了一组高性能的深度神经网络的基本操作和优化算法，可以与CUDA和OpenCV结合使用。

综上所述，OpenCV 4.5.1可以与CUDA 10.0和cuDNN 7.6.0集成使用。开发者可以在Visual Studio 2017中使用这些工具和库进行图像处理和机器学习任务的开发和优化。通过使用CUDA加速，可以提高计算性能，而cuDNN可以提供深度学习任务所需的算法和操作。

### 回答2：
OpenCV 4.5.1是一个计算机视觉库，用于在计算机视觉和机器学习项目中进行图像和视频处理。VS2017是一个集成开发环境（IDE），用于Windows操作系统上的软件开发。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个用于GPU计算的并行计算平台和API模型。CUDNN是NVIDIA深度神经网络库，用于在GPU上加速深度学习任务。

在Windows 10上使用VS2017来编译OpenCV 4.5.1，并在CUDA 10.0和CUDNN 7.6.0的支持下进行构建可以提供更好的计算性能和加速。CUDA 10.0提供了与CUDA架构和驱动程序的兼容性，并支持许多NVIDIA GPU。CUDNN 7.6.0是基于CUDA的深度神经网络库，可以加速深度学习任务的训练和推理。

使用VS2017编译OpenCV可以让开发者方便地在Windows平台上进行开发和调试。VS2017提供了强大的集成开发环境，它可以帮助开发者编写、调试和测试程序。通过配置CUDA 10.0和CUDNN 7.6.0来支持OpenCV的GPU加速，可以进一步提高图像和视频处理的速度和效率。

总结来说，使用OpenCV 4.5.1、VS2017、Windows 10、CUDA 10.0和CUDNN 7.6.0可以实现在Windows平台上的高效计算机视觉和机器学习开发。这种配置可以提供更好的性能和加速，特别是在需要处理大量图像和视频、进行深度学习任务的情况下。