Win10 + RTX 2080 Ti GPU 配置CUDA10.0 & cuDNN v7.6.5 教程

"这篇教程详细介绍了如何在Windows 10操作系统上配置基于NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti显卡的CUDA 10.0和cuDNN v7.6.5环境，用于支持深度学习框架如TensorFlow-GPU。教程特别强调了显卡驱动版本与CUDA版本的匹配性，因为不匹配会导致TensorFlow运行时出错。" 在搭建这个环境时，有几个关键步骤和注意事项： 1. **系统需求**：首先，你需要一个装有Windows 10的计算机，配备NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti显卡。确保你的操作系统和硬件满足CUDA和cuDNN的最低要求。 2. **驱动程序**：在开始安装CUDA之前，你需要安装最新的NVIDIA显卡驱动。你可以通过NVIDIA控制面板的“系统信息”检查当前驱动版本，并根据需要下载和安装匹配CUDA版本的驱动。例如，如果CUDA是10.0，那么显卡驱动也应为对应支持CUDA 10.0的版本。 3. **CUDA工具包**：下载并安装CUDA Toolkit 10.0。CUDA工具包包含了开发和运行CUDA程序所需的库、开发工具和运行时组件。安装过程中，确保选择正确的安装路径，并勾选必要的组件，如CUDA runtime和NVCC编译器。 4. **cuDNN**：安装cuDNN v7.6.5，这是一个用于加速深度神经网络的库，与CUDA紧密集成。你需要从NVIDIA官方网站注册并下载cuDNN的压缩包，然后将解压后的头文件和库文件复制到CUDA安装目录的相应位置。 5. **Python环境**：设置Python环境，通常推荐使用Anaconda来管理虚拟环境，方便安装TensorFlow-GPU。创建一个新的环境，指定Python版本为3.6.3，并安装必要的库，如numpy、pandas等。 6. **TensorFlow-GPU**：最后，在Python环境中安装TensorFlow-GPU的特定版本，如1.12.0。安装时确保版本与CUDA和cuDNN兼容。使用pip命令进行安装，`pip install tensorflow-gpu==1.12.0`。 7. **验证安装**：安装完成后，编写一个简单的Python脚本来验证CUDA和TensorFlow-GPU是否能正常工作。通过运行一些基本的GPU计算任务，如分配并操作GPU内存，检查GPU是否被正确识别和使用。 8. **IDE配置**：对于开发，可以使用PyCharm或其他Python IDE，配置项目以使用新创建的环境，并确保IDE能够识别和使用TensorFlow-GPU。 9. **Visual Studio**：安装Visual Studio 2017可能是为了提供额外的开发支持，如编译CUDA C++代码。它也可以帮助调试和优化CUDA应用程序。 整个配置过程可能需要一些时间，但遵循上述步骤并参考提供的参考资料，应该能够成功建立一个高效的深度学习开发环境。记住，每次更新或升级任何组件后，都要进行验证以确保所有部分仍然兼容并正常运行。