??本篇文章將詳細介紹在Windows操作系統中配置CUDA和cuDNN的步驟。通過本教程，您將能夠輕松完成CUDA和cuDNN的安裝、環境變量配置以及與深度學習框架（如TensorFlow和PyTorch）兼容性測試，從而為您的深度學習項目提供強大的硬件支持。無論您是深度學習的初學者，還是有一定經驗的開發者，本篇文章都將幫助您快速搭建起高效的GPU加速開發環境。

1 電腦支持的 CUDA 版本

進入cmd查看當前本機驅動程序支持的 CUDA 版本：

nvidia-smi

如圖所示：

我的電腦最高支持cuda12.9版本。

2 cuda和cudnn下載及安裝

??CUDA 和 cuDNN 都是由 NVIDIA 提供的用于加速計算的工具，但它們的作用和功能有所不同。CUDA 是 NVIDIA 提供的一種并行計算平臺和編程模型，旨在利用 NVIDIA GPU 的計算能力進行加速。cuDNN 是基于 CUDA 構建的深度學習加速庫，它專門用于加速深度神經網絡的訓練和推理。
深度學習任務，通常需要同時安裝 CUDA 和 cuDNN，確保它們的版本匹配，并能在 GPU 上高效運行深度學習框架。

2.1 cuda下載及安裝

cuda下載地址：cuda

2.1.1 選擇cuda下載版本

如上圖所示，這里根據步驟1你查出來的cuda支持版本決定你要下載的cuda的版本。
如果你想部署的項目對cuda版本有要求，盡量下載與你想要配置項目的cuda版本一致，如下圖所示：

如果你想要部署的項目對cuda沒有要求，則盡量下載一個高一點版本的cuda，一般cuda有向下兼容的特性。當然，如果內存足夠，你可以多下載幾個版本的cuda，只需要修改環境變量就可以實現一個電腦多個cuda版本的無縫切換。

2.1.2 選擇cuda下載方式

如圖所示，因為我電腦最高支持cuda12.9，我這里選擇下載cuda12.9，根據你的電腦參數去選擇cuda：

這里的exe(local)和exe(network)的區別在于exe(local)下載下來的是安裝包，直接安裝即可，exe(network)下載下來的你可以看作是cuda的下載器，還需要再次下載。這里推薦使用exe(local)，最好搞個迅雷，不然下載可能很慢。

2.1.3 cuda安裝(安裝在C盤)

下載完成后，點開畫面是這樣的：

這里是讓你選cuda安裝包臨時解壓路徑的，并不是安裝路徑。這里可以隨便選一下，因為cuda安裝完成后程序會自動刪掉這個文件夾。
點擊OK后加載一會后會出現以下界面：

直接點擊同意并繼續–>下一步—>Next，等一會就安裝完成了。
安裝路徑默認安裝在C盤：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.9

2.1.4 cuda安裝(安裝在其他盤)

按照以下步驟操作：




在這里點擊瀏覽選擇你要安裝的路徑，然后點擊下一步。

之后就可以等待安裝完成了。

2.2 cudnn下載及安裝

cudnn下載網址：cudnn
如圖所示，進去后直接選擇與你cuda匹配的cudnn版本，我這里是cuda12.9、windows所以選第一個：

點擊之后，會讓輸入你的在英偉達官網注冊郵箱地址和密碼，輸入之后就會直接跳轉下載。
解壓完成之后，是這樣的：

將本文件夾內所有文件復制到你的cuda根目錄下，我這里是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.9，如圖所示：

如果你這里選擇的是自定義目錄，就復制到你自定義目錄的根目錄下。

2.3 查看是否安裝成功

nvcc -V

如果沒有顯示cuda版本，則可能是你的環境變量出錯了，cuda安裝時沒有自動給你添加到系統變量里面，只需要手動添加即可，如圖所示：

總結

??在自定義安裝時，兄弟們可以選擇將 CUDA 和 cuDNN安裝到其他盤符（如 D 盤或 E 盤），節省C盤的內存，目前安裝時，只發現了這些問題，后續如果再發現其他問題隨時補充。