由于很多同学需要使用Windows系统进行GPU上的计算，比如运行TensorFlow或者Pytorch等，在Windows上正确安装CUDA和CUDNN则成了一个关键的问题。与在Linux上安装的整体流程类似，但是还有一些细节要注意，本文以Windows 10系统为例，进行CUDA环境的安装，并以TensorFlow验证安装的成功。

注：Windows下 TensorFlow的GPU版本最多支持到2.10版本，2.11及以后版本仅支持CPU，如果运行 tf.test.is_gpu_available() 是 False的话，需要注意是否是这种情况。

1 安装最新版Microsoft Visual Studio

看到这里很多人可能会问，就写个Python程序为什么要装vs软件。其实这是因为，我们需要给我们的计算机安装Windows系统上包括最新版在内的几个版本的C++编译器和运行环境。不同于Linux系统，一个崭新的Windows系统并不包含这些软件，所以很多安装TensorFlow GPU版的同学发现安装之后，运行时报错：“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序”。我们从TensorFlow官方的文档 ( https://www.tensorflow.org/install/source_windows ) 中就可以看到对编译器版本的要求这一点：

而这个问题正是网上很多教程不曾写到的，也是最令人困扰的一点。

我们需要打开微软Visual Studio的官方网站：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/  下载并安装最新版Visual Studio，安装时必须勾选“使用C++的桌面开发”，其他选项可根据自己实际需要勾选。

2 查看本机的CUDA驱动适配版本

在桌面右键“NVIDIA控制面板”，点击帮助->系统信息->组件。

在打开的窗口中，我们可以看到本机当前最高支持的CUDA版本是10.2。如果你升级了驱动，将来也可能会支持更高版本。

3 下载CUDA和cuDNN

CUDA下载页面：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

如果需要选择CUDA版本，可从这里打开：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

下载cuDNN时必须选择和你安装的CUDA匹配的版本，下载页面：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

下载cuDNN是需要登录英伟达开发者账户的，如果没有的话，需要注册一个并填写问卷，很简单。注册并登录后，即可打开如下页面，选择对应的文件并下载。

4 安装CUDA和cuDNN

安装CUDA时很简单，跟我们平时装一个软件一样，这里不再赘述。CUDA安装完成后，打开powershell，执行nvcc -V ，成功的话会返回cuda版本号。

安装cuDNN首先需要解压cuDNN压缩包，可以看到有bin、include、lib目录。

打开 “C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA” 目录，找到你安装的版本目录，打开，找到bin、include、lib目录，将cuDNN压缩包内对应目录下的文件分别复制到bin、include、lib目录。如果是新版Windows 10系统，可以直接复制三个目录到对应路径下，两处的目录会自动合并，不会出现目录级的覆盖，最多只会覆盖同名文件。如果是其他版本系统，为了以防万一，最好还是手动一一复制到对应路径下。

5 添加环境变量

我们需要在系统环境变量的Path项下添加几个路径，点击 编辑 — > 新建、浏览，选择刚才的安装路径。

需要添加的默认的安装路径如下：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64

如果有安装到别处，请参考这两个路径来填写。

6 检查安装结果

在任意路径下打开powershell终端，比如在桌面处按住Shift键，鼠标右键，选择“在此处打开Powershell窗口”。然后输入：“nvidia-smi”，如果出现类似如下信息，则表明CUDA安装成功。

然后我们运行python，并“import tensorflow as tf”，输入“tf.test.is_gpu_available()”，然后回车，如果出现“True”字样，则说明完全安装成功。

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