教程：Windows10下如何安装使用多版本Tensorflow2.x/Pytorch/paddlepaddle的GPU版本[和CUDA的安装及问题详解]亲测可行详细和持续更新

Posted 2023-03-14

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了教程：Windows10下如何安装使用多版本Tensorflow2.x/Pytorch/paddlepaddle的GPU版本[和CUDA的安装及问题详解]亲测可行详细和持续更新相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

【强烈建议收藏的干货】更新概述： 1.待定其它用到的： 1.anaconda包与环境的管理

注意： 单独安装cudatoolkit的指定版本需要加-c conda-forge：【推荐先安装cudatoolkit的指定版本然后再安装深度学习框架】

conda install cudatoolkit=11.2 -c conda-forge
conda install cudnn=8.1 -c conda-forge

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

tensorflow版本从2.x开始不再区分CPU版和GPU版。

一、本文初衷

鄙人最初是学TensorFlow2.x的，然后最近由于学术界很多新算法都是pytorch实现的，然后最近想去学学pytorch，后来发现paddlepaddle在国内的发展数一数二是在太强了然后也想接触一下PaddlePaddle这个百度的深度学习框架，因为他有很多现成模型、开源模型。

但是，不幸的是鄙人原来使用的是CUDA10.0，无法安装CUDA10.0以上版本支持的DL框架版本。所以鄙人决定进行一番尝试，让PC兼容多个DL框架、以及多个DL框架的版本，是GPU版本。【比如CUDA10.2支持TensorFlow GPU 2.0.0】 经过收集资料、阅读文章、试错，最终如愿以偿，故而以此篇文章记录一下。之前，我想着时代和技术总要往前发展的，学，就要跟上版本【Python2旧版本.x、pyecharts旧版本0.5x等旧版本库不维护的事实历历在目，论自学学习新版本的重要性】，才不会被淘汰，新版本稳定而且改进很多、算法也多，不可避免的是可能有些bug，不过不用担心，你只要用的是稳定版，那么这些bug一般在发布之前就已经解决了，而且也不一定要用非常非常新的，跟得上脚步就可以了。（当然，有些公司在用的一些项目是旧版本的，可能你需要去学旧版本的TF，无可厚非，不过这里不谈这种外部条件）

为什么是GPU版本？ CPU擅长逻辑控制，是串行计算，而GPU擅长高强度计算，是并行计算。有卡不好好用，也太可惜了。 CPU版本安装不受显卡CUDA版本限制，随便装随便用，过程不复杂、不需要安装CUDA等组件，一句conda install xxx 就结束。

本文将会从0到1大致记录整个版本选择、框架安装的关键过程。【】

看完前面这些Fei话，接下来是本文的主要内容：

慢，另外插一段话： 之前我也尝试过多个DL框架GPU版本共存，但是我那种方式太麻烦，是通过安装多个CUDA和CUDNN来实现，每次换虚拟环境使用不同DL框架的不同版本、同DL框架的不同版本的时候都要且切换 CUDA+CUDNN的环境变量。属实麻烦。本文不采取这种方式， 所以，大家也不要那样做，不要装多个cuda，那样做很麻烦的，而且稍有忘记你就忘记换环境变量顺序了。

二、本文更新情况

2021.11.02 >>> 更新到三.（二）字数4655

三、关于CUDA和DL框架版本之间的各种关系

(一)、关于选择：

从开发者角度来看，你进行选择的角度可能是这两种：

从DL框架版本选 CUDA版本+Cudnn版本；（就是比如你自己想用tf2.1.0版本，然后你去选择对应的CUDA10.1版本安装）
从CUDA版本+Cudnn版本选 DL框架版本；（就是比如你自己有CUDA10.0版本，然后你去选择对应版本的TF2.0版本使用）

但是，你其实不必被这种思维禁锢，因为CUDA版本之间具有兼容性，CUDA版本对DL框架版本也具有兼容性，但是记住CUDA11.x版本不兼容CUDA10.x版本，因为这是一个大版本的跨度，有很多接口函数都变了。

注意：有个东西叫显卡算力。这个东西才是决定你的电脑能不能成为你的炼丹炉的关键，因为不同DL框架的不同版本都会有显卡算力的不同要求。比如paddlepaddle的：显卡算力官方参考表：点击查看显卡算力下面是我查看（红框框是1050的算力为6.1，为什么是1050，因为我没钱买卡）的【你可以点进去查看你的】：

本文要做的就是给你提供一个选择思路和选择方案，脱离这种思维禁锢，让你在多个版本之间快乐的翱翔切换使用。

(二)、显卡驱动、CUDA、cudnn之间的关系：

首先要明确的是这三者不是同一个东西！不是同一个东西！不是同一个东西！ 看着名字就不一样。。。

1、关于NVIDIA (英伟达)显卡驱动版本与CUDA版本的疑惑：

（1）.显卡驱动和CUDA版本绑定在一起，也就是说CUDA内置了显卡驱动，不需要去额外下载显卡驱动安装。如下图：10.2.89CUDA版本，后面的441.xx是显卡驱动版本。你安装好CUDA之后，显卡驱动会自动帮你装上。当然，你要是非要把它两分开装的话，你可以去 NVIDIA CUDA官网查看版本对应关系，然后分别下载安装。【点进去往下滑就看见了，不建议分开装，原装内置的才是最好的】

（2）.CUDA同一个大版本之间具有向下兼容的特点：即CUDA10.2兼容 CUDA10.1、CUDA10.0,意思就是CUDA10.1、CUDA10.0下能安装使用的DL框架版本，在CUDA10.2版本下都能安装使用，但是需要进行一些改动。【这个很重要，全文重点】

注意， 能否让你的电脑成为炼丹炉的前提是你的显卡算力达标，这个标指的是DL框架的要求。【一般都会达到要求的吧，可以自己看一下PC上的NVIDIA显卡的控制面板上的系统信息，看看你的卡是什么，然后去查看你卡的算力是多少】

2、CUDA、CUDNN、显卡驱动的密切关联

参考：

CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。CUDA是一个并行计算平台和编程模型，能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅。

CUDNN（CUDA Deep Neural Network library）：是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，CUDNN不是必须的，但是一般会采用这个加速库。

概括来说：

CUDA 是NVIDIA专门负责管理分配运算单元的框架；
CUDNN是用于深层神经网络的GPU加速库；

可以这样来形容这三者的关系：

显卡驱动（显卡）是一个炼丹炉，而CUDA看作是炼丹炉傍边的一个工作台，上面配有很多工具，如锤子、螺丝刀、斧头、药盒、木头、打火机等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库（CUDA可以用来实现cudnn定义的各种接口，早期就是用CUDA实现的，后来伴随这发展为了更快，使用更底层，更靠近硬件，更难用的工具来构建，比如汇编语言），内部封装了卷积等算子的库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算，cudnn就像是一种很厉害的火焰（比如《斗破苍穹》中的异火），让显卡熊熊燃烧，加速GPU运算。

3、cudatoolkit是什么？

cudatoolkit编译cu文件，提供cuda的各种库。另外，conda安装的cudatoolkit 与Nvidia官方提供的cudatoolkit是不一样的。不过，这个不需要深究，你只要知道cudatoolkit可以通过anaconda的conda安装，且cudatoolkit的版本需要和CUDA一致就可以了。

另外，该工具和显卡驱动有关系：版本对应对照表

(三)、CUDA和DL框架之间的关系：

四、在虚拟环境安装多个版本兼容的两种方法

先概念性介绍这两个方法，后续会是详细的安装解释：

方法1：安装CUDA10.2，然后CUDA10.2是兼容CUDA10.1和CUDA10.0，但是需要一些安装技巧，其实就是复制粘贴然后重命名。
方法2：不安装CUDA，只安装显卡驱动，然后在anaconda的虚拟环境中用conda安装CUDA和CUDNN。

1.在这里，我验证过了，第一种方式和第二种方式都有一个问题，那就是：使用pycharm的时候，创建项目不能使用Virtualenv，而是必须使用已存在的conda环境作为环境的主体。

第二种方式的话，还有问题就是【但是，貌似并不影响】：

五、Anaconda安装【建议自带python3.7的那个2020.02】

下载地址：anaconda官网下载

下载地址：清华镜像站下载

一直点击下一步进行安装就可以了。安装把环境变量设置一下。【不会设置环境变量的自行百度】

六、方法一：需要安装CUDA.exe软件的方式

CUDA官网下载注意，显卡驱动是和CUDA绑定在一起的，就是CUDA内置的。如果安装完CUDA之后发现没有显卡驱动的话，或者检测出没有显卡驱动的话，就去下载显卡驱动安装【要结合DL框架和CUDA所需要的最低版本喔】：显卡驱动下载

另外，这种方式的全套软件我已打包到百度云网盘上，去官网下载太慢，需要的自取：【或者也可以加群取】

方法一的全套软件包，提取码：1998

（一）下载安装CUDA10.2和CUDNN7.6.5

下载，安装一直点击下一步安装就好了。cudnn的话解压到CUDA10.2（以10.2为例子）的文件夹里面就好了，然后配置环境变量。【这里我卸载了CUDA所以，没有截图】

CUDA和CUDNN安装过程可以参考这里：CUDA安装和CUDNN

参考TensorFlow官网要求和常识设置环境变量：

环境变量大概是这些：

C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.0\\bin;%PATH%
C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.0\\extras\\CUPTI\\lib64;%PATH%
C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.0\\include;%PATH%
C:\\tools\\cuda\\bin;%PATH%

（二）CUDA.exe在大版本里保持兼容性的关键2步【全文重点】

让CUDA10.2能安装CUDA10.1、CUDA10.0支持的DL框架版本中（比如让CUDA10.2支持tf2.0.0），最重要的 2 步如下！

1.在CUDA的安装目录下找到文件 cudart64_102.dll ，将她复制粘贴两份，分别重命名为：cudart64_101.dll 和cudart64_100.dll 。到此，这一步就完成了。

2.在anaconda中创建虚拟环境之后，安装CUDA10.2、CUDA10.1、CUDA10.0中支持的任意一个DL框架和版本。比如：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch-lts
conda install cudnn

比如：

conda install tensorflow-gpu=2.3.0 cudatoolkit=10.1
conda install cudnn

注意：cudatoolkit 就是相当于 CUDA。先安装cudatoolkit和DL框架，最后安装cudnn。安装完这三个之后，还要安装一下numpy的指定版本，numpy版本不能太新也不能太旧，建议。1.19.2或者1.19.4（反正是1.19.x最好）

pip install numpy==1.19.2

然后使用pycharm创建项目。在创建项目的时候这样选择、配置解释器才行：【注意，如果你要创建新环境到项目里面的env文件夹的话、那么pycharm就会去寻找环境变量的CUDA，也就是10.2，那么你将会得到报错】 方法一就是这样了。这样就能CUDA就能在一个大版本号里面支持向下兼容了。比如CUDA10.2是主体软件，然后可以用TensorFlow GPU 2.0.0

七、方法二：无需安装CUDA.exe软件的方式

这种方式无需下载CUDA.exe软件安装和下载cudnn，因为anaconda已经可以使用conda安装cuda和cudnn。这种方法如下：

（一）收集信息并安装虚拟环境

1.查看你想安装的DL框架的版本，需要什么CUDA版本和CUDNN版本和Python版本。 2.创建虚拟环境，指定Python版本，在虚拟环境里面安装你想安装的DL框架的DL版本和与其对应的CUDA版本、CUDNN版本。比如：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch-lts
conda install cudnn

比如：

conda install tensorflow-gpu=2.3.0 cudatoolkit=10.1
conda install cudnn

pip install numpy==1.19.2

（二）保持兼容性的关键1步【全文重点】

然后使用pycharm创建项目。在创建项目的时候这样选择、配置解释器才行：【注意，如果你不这样做，那么你将会找不到cudatoolkit和cudnn，因为pycharm里面无法使用pip安装cudatoolkit和cudnn，pycharm的操作界面和依赖文件txt也无法安装，所以必须这样，不然你将会得到报错说找不到cudatoolkit和cudnn】 到此，这是一个完整的无需CUDA.exe的安装方法。

八、Pytorch-GPU版安装

torch官网

安装最新版：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
conda install cudnn

也可以按照LTS（长期维护版，好像是到2025年吧，忘记了）：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch-lts
conda install cudnn

九、paddlepaddle-GPU版安装

paddlepaddle官网安装：

conda install paddlepaddle-gpu==2.1.3 cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
conda install cudnn

十、Tensorflow-GPU版安装

TensorFlow的官网安装：在这里指定Python版本（建议py3.7）创建虚拟环境之后，安装如下：

conda install tensorflow-gpu=2.3.0 cudatoolkit=10.1
conda install cudnn

或者想用2.0.0的话：

conda install tensorflow-gpu=2.0.0 cudatoolkit=10.0
conda install cudnn

想用什么版本的自己查版本对应关系。

pip install numpy==1.19.2

十一、关于报错：【持续更新，欢迎关注】

对于paddlepaddle-GPU和Pytorch-GPU，其实问题基本没有。这里记录的主要是TensorFlow的问题。

问题1：在pycharm里面import TensorFlow2.0.0失败OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。

问题链接：这呢已经解决，是文件缺失，vc++runtime缺失，原因是此前进行过一次清理缺损包的操作。解决方法：第一种方法：直接conda安装回来；第二种方法：删掉虚拟环境，如何update conda，然后重新构建虚拟环境。

问题2：tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: cudaGetErrorString symbol not found.

W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library cudart64_100.dll; dlerror: cudart64_100.dll not found

Traceback (most recent call last):
  File "D:/Desktop/carbon_emissions_lstm/Univariate_prediction.py", line 41, in <module>
    print(tf.test.is_gpu_available())
  File "C:\\Users\\chenruhai\\anaconda3\\envs\\tf20\\lib\\site-packages\\tensorflow_core\\python\\framework\\test_util.py", line 1432, in is_gpu_available
    for local_device in device_lib.list_local_devices():
  File "C:\\Users\\chenruhai\\anaconda3\\envs\\tf20\\lib\\site-packages\\tensorflow_core\\python\\client\\device_lib.py", line 41, in list_local_devices
    for s in pywrap_tensorflow.list_devices(session_config=session_config)
  File "C:\\Users\\chenruhai\\anaconda3\\envs\\tf20\\lib\\site-packages\\tensorflow_core\\python\\pywrap_tensorflow_internal.py", line 2249, in list_devices
    return ListDevices()
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: cudaGetErrorString symbol not found.

原因分析：这种情况是TensorFlowGPU在cmd能使用，但是在pycharm里面无法使用，是因为缺少了cudnn这个包。

注意：重点在这，如果你使用以下命令安装，那么该cudatoolkit和cudnn将不会安装在虚拟环境里面，你可以去pip list验证。

conda install cudatoolkit=10.0
conda install cudnn

所以你需要这样：

conda install -n tf20 cudatoolkit=10.0
conda install cudnn

当然最重要的还是由于pycharm会去寻找环境变量，使用你需要使用已经存在的conda环境作为你项目的环境。【具体去看上面的方法一和方法二的第（二）步】

问题3：待定

以上是关于教程：Windows10下如何安装使用多版本Tensorflow2.x/Pytorch/paddlepaddle的GPU版本[和CUDA的安装及问题详解]亲测可行详细和持续更新的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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