安装

环境配置

python 3.8/3.9/3.10/3.11/3.12

处理器架构是 x86_64（ x64、Intel 64、AMD64）

gpu版本的paddlepaddle

cuda cuDNN

cuda可以看之前的文章，cuDNN将重点讲述：

官方教程网址:https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/

下载网址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

依据cuda、paddle要求下载对应的版本

CUDA 工具包 11.8 配合 cuDNN v8.6.0，如需使用PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.5.1.7

CUDA 工具包 12.3 配合 cuDNN v9.0.0, 如需使用PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.6.1.6

我用的11.8所以我下载的8.6.0

下载好以后会有压缩包，这个压缩包内有以下三个文件

这三个文件是和cuda文件对应的！！！！！

在如下路径

有以下文件

就是和cuDNN下载以后的压缩包内文件对应的，把文件直接复制到上边这个目录，合并文件夹即可！（我也是看之前cuda12.1用pip装了，搜cuDNN文件名只在cuda12.1才有，才知道这么回事）。自此，cuDNN就装好了。

验证安装

1：验证cuda、cuDNN-通过torch验证

import torch
print(torch.cuda.is_available())
def main():
    print("当前使用的 PyTorch 版本:", torch.__version__)

if __name__ == "__main__":
    main()
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
    print("Using GPU:", torch.cuda.get_device_name(0))
else:
    device = torch.device("cpu")
    print("Using CPU")
print(torch.backends.cudnn.is_available())
print(torch.backends.cudnn.version())

输出如下 

 

2：验证paddlepaddle

import paddle
paddle.utils.run_check()

输出如下