1.查看电脑与cuda适配版本
打开NVIDIA控制面板（桌面右键，打开NVIDIA控制面板->选择左下角的系统信息->组件）：
我的cuda版本必须是11.5以上，因此去官网下载这个版本的cuda
; 2 下载cuda
进入官网：cuda官网下载链接
打开官网如下：
找到对应版本，我的cuda版本只需要大于等于11.5.2就行，随便下一个。进入以下界面：
这个local其实就是下好了安装包进行安装，network就是边安装边下载一些包的意思。
; 3.安装cuda
双击如下安装包：
得到如下的安装开始界面：
这个地址想改就改，我嫌麻烦就不改了，我得固态比较大（3个T），所以无所谓了。点击ok得到如下图所示界面：
安装前置操作准备完成之后，点击下面的——同意并继续：
点击自定义：
下一步之后得到如下图所示：
这里我都安装了：
点击下一步之后得到如下图所示：
我这里因为开了visual studio，所以提醒我关掉，没开的兄弟就不影响：
点击retry之后得到下面：
安装完成之后检查以下环境变量：
我这里有这四个，都是自动填充的！没有的可以自己补一下
然后查看是否安装成功：运行cmd，键入
nvcc --version或者 nvcc -V，得到如下图所示的cuda版本信息：
输入：
set cuda可以查看 CUDA 设置的环境变量：
以上操作都没有问题之后意味着安装成功！
4.下载cuDNN
进入官方下载网站：，需要注册一个官方账号下载cuDNN：
注册之后再进去得到如下图所示界面：
在这上面随便找一个，只要适配cuda 11.5的就行：
下载完成之后，得到如下图所示：
然后解压，得到的文件夹下面有如下三个文件：
然后复制前面三个文件夹放入下面文件夹：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5
copy进去，会出现下面提示，不用管，点继续就行：
随后添加至系统变量：
往系统环境变量中的 path 添加如下路径（根据自己的路径进行修改）
配置完成后，我们可以验证是否配置成功，主要使用CUDA内置的
deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe：
首先win+R启动cmd，cd到安装目录下的 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\extras\demo_suite,
然后分别执行 deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe,应该得到下图:
这样就成功安装好了cuda环境了！
- conda检测cuda是否安装成功
如果你有安装anaconda，那么可以进入进行进一步检测，首先进入conda环境：
然后输入
python进入python编译器界面：
然后导入torch包，如果安装了torch的话（没有的话请参考：torch保姆安装教程）：
然后在界面输入：
device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
最后打印以下这个device，
print(device):
如果最终输出得到的是
cpu那就需要重新走一遍上述流程，如果是 cuda那就证明cuda环境安装好了，恭喜！！！
Original: https://blog.csdn.net/qq_39909808/article/details/125581542
Author: Zhang庆欢
Title: CUDA11.5+cuDNN8.4.1安装（自用）
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/721150/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！