- 本篇文章的操作系统：windows10 / windows11
- 所有相关软件和文件夹名称不要使用中文名称，也不要包含中文名称，否则很容易报错
- 之后，会根据AI项目所需的配置，更新此文章
- 代码后面“#”代表备注，不需要输入，如：nvidia-smi #备注XXXX
- 安装cuDNN前 需要先安装 CUDA ，链接：https://wananq.com/cuda-installation/
本期思维导图
This issue’s mind map
软体介绍
Introduction
概念
cuDNN（CUDA Deep Neural Network Library） 是 NVIDIA 推出的专为深度神经网络（DNN）优化的 GPU 加速库，旨在显著提升深度学习模型的训练和推理性能
硬件要求
- 显卡：cuDNN 需要 支持 CUDA 的 NVIDIA GPU
可用AI项目
FunClip
安装
Introduction
检测适合版本
安装cuDNN前 需要先安装 CUDA ，链接：https://wananq.com/nvidia-cuda-环境安装/
根据CUDA版本下载cuDNN版本，按下 Win + R，输入 cmd 打开命令提示符，执行：
nvcc -V # 查看CUDA编译器版本
如上图，这是安装CUDA后弹出的版本信息12.6
cuDNN官方下载地址
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
选择下载
如果你们这边实在没有账号的话，当前最高版本v8.9.7的安装包，我已上传迅雷网盘：
分享文件：cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.zip
链接：https://pan.xunlei.com/s/VOMaX7oGIHsFiWoMiPcaG54uA1#
提取码：6wu2
复制这段内容后打开迅雷，查看更方便
安装步骤
解压后把根目录的所有文件复制到刚才安装的CUDA的根目录下，直接覆盖就行
配置cuDNN环境变量
① 直接搜索“环境变量”
② 此电脑右键属性 👉 高级系统设置 👉 环境变量
③ 新建CUDNN变量，需要复制CUDA文件下四个文件目录地址
④ 环境变量path中添加四个目录地址
变量名：CUDNN (大写字母)
变量值：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\lib\x64
参考我的四个目录👆，全部复制到变量值栏里，同时用英文”;”分开
例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\bin;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\include;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\lib\x64
- Path里新建变量
检验
Verification
输入代码时，注意大小写和空格
按下 Win + R，输入 cmd 打开命令提示符，执行：
nvcc --version已安装：显示版本号 / 未安装：
不是内部或外部命令
能返回CUDA的版本号代表成功
