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简介

上周末的时候换了台电脑，在师兄们的怂恿下（一直跟我鼓吹Windows10比Windows7好、Windows7要被淘汰之类之类），从Windows7换到了Windows10的操作系统（说实话，装好后看着这开始菜单栏，心里真是。。好后悔）。。。

当然，这些都是后话，最主要的是，这个Windows10系统是我费了九牛二虎之力从网上下载下来的，所以。。我是不会再花十几个小时重新下载Windows7的。。。

为了避免以后再换电脑或者重装系统等，需要重新配置电脑软件的时候出错，这一篇记录一下，深度学习工作环境配置所踩得坑，以及最终的解决方案。

系 统：Windows10
GPU型号：NVIDIA Quadro M4000
安装所需：NVIDIA驱动 + CUDA + CuDNN

配置过程

1. NVIDIA驱动下载和安装

NVIDIA驱动下载的网址为：https://www.nvidia/Download/index.aspx?lang=cn

如下图所示，从中选择自己电脑装载的GPU型号，以及电脑里的操作系统型号。比如我电脑里的操作系统是Windows10，这里就需要选择Windows10。若不然，肯定报错。。。

2. Cuda

CUDA 下载网址为：https://developer.nvidia/cuda-toolkit-archive
从中选择合适的型号下载。为了和TensorFlow-gpu版本配套（如果想装CUDA9.0，也可以把电话里的TensorFlow-gpu卸载，并重新安装1.5.0版本的TensorFlow-GPU，命令行操作如下pip install TensorFlow-gpu==1.5.0），这里选择CUDA 9.0 。

3. cudnn

cudnn下载安装为：https://developer.nvidia/rdp/cudnn-download
需要先注册个账号，然后免费下载。

之前在网上看说CUDA9.0对应的版本是cudnn v7,于是我首先下载了cuDNN v7.5.0 for cuda 9.0.（当然这个版本是错误的，正确的版本是cudnn v7.0.5 ）

然后把CuDNN库压缩包里对应的bin，include，lib的文件放到NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0下面的bin，include，lib文件夹下。

然后，满怀期待的运行程序，结果，error。。。error！

报错：Loaded runtime CuDNN library: 7402 (compatibility version 7400) but source was compiled with 7003

也就是说，已经加载的CuDNN版本，和源文件用的CuDNN版本不对应。这时候我才意识到，应该是CuDNN 7.5.0 不对应Cuda 9.0 。 本想着下载最新的cudnn以为会有很多好处，没想到聪明反被聪明误了。。。哎

于是，在刚刚的网址下，重新、老方法下载网上给出的CUDA 9.0 对应的CuDNN版本 cudnn v7.0.5.

然后再次把CuDNN库压缩包里对应的bin，include，lib的文件放到NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0下面的bin，include，lib文件夹下。

运行TensorFlow测试程序，程序不报错即表明GPU配置成功。

本文标签： 操作系统环境工作GPU

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