paddlein,bundle文件怎么安装教程

从零开始安装paddle (包括CUDA安装)弹出型安装确定快速安装GPU or CPU安装CUDA和配置cuDNN ) NVIDIA GPU已在计算机上配置为NVIDIA驱动程序版本下载链接cuDNN下载链接cuda安装配置验证与环境变量对应的cuDNN中没有SL库模块

桨叶安装

本文适用于没有接触过Paddle的学生。 首先，访问https://paddle paddle.org.cn/install/quick的安装文档

适合快速安装：安装了适合电脑的CUDA选择运行CPU。 快速安装主要选择CUDA版本(包括有GPU时选择相应的11.0、10.2等版本，无GPU时选择CPU版本)。

确认GPU or CPU没有GPU后，直接安装CPU即可。 如果您有GPU，则还需要安装CUDA

在快速安装之前，请按照图2中的说明验证计算机是否支持CPU or GPU。 如果电脑有GPU，选择安装CPU版本，电脑在运行时会自动选择CPU来运行。 如图3所示。

*CPU版本可以直接安装win R输入cmd，并将“安装信息”复制到命令窗口中

此处显示的GPU没有CUDA，系统将自动选择使用CPU

安装CUDA和配置cuDNN (带NVIDIA GPU的计算机)在计算机桌面上右键单击NVIDIA驱动程序版本的鼠标-NVIDIA控制面板-帮助-组件

您可以看到照片版本的驱动程序vision是451.48

从组件获得NVCUDA64.DLL，适用于安装的CUDA版本为11.0

支持的CUDA和cuDNN CUDA版本下载链接https://developer.NVIDIA.com/cuda-toolkit-archive

cuDNN下载链接3359 developer.NVIDIA.com/RDP/Cu dnn-archive

可以根据需要的版本下载

有同学因为某种原因不能下载，我上传了CUDA11.0和附带的cuDNN

3359 pan.Baidu.com/s/14 dmzuxdilrtm 56 lxmhpo 3a提取代码： 88f0

CUDA安装

请按照CUDA的安装说明进行操作

一些用于设置环境变量的博主表示在安装过程中可以不设置，但在python上进行paddle调试时，会显示一条消息，提示您尚未设置环境，因此在完成CUDA安装过程后进行检查

单击：控制面板-系统和安全-系统-高级系统设置-环境变量

如图所示，在系统变量中找到Path并双击

上面的照片上面的两个是安装后的，主要添加最下面的两个。 路径一般是光驱的程序文件……，大家根据自己的情况填写

不需要安装附带的cuDNN cuDNN，将下载的压缩包解压缩后

中三个子目录的超市领导，include、lib各自的文件都将被复制并放入CUDA下的超市领导、include、lib中

例如，在cuDNN中超市的导师文件夹中

将所有这七个文件复制到CUDA下的超级成员文件夹中

这样就安装了CUDA和附带的cuDNN

您可以返回paddle安装文档进行快速安装

没有ssl库模块

如果在使用pip进行安装时遇到howeverthesslmoduleinpythonisnotavaliable，则解决方案之一是安装OpenSLL库

各位可参阅https://blog.csdn.net/weixin _ 41450123/article/details/112126960？ spm=1001.2014.3001.5501

安装验证