联想笔记本Y7000P安装nvidia,cuda,tensorflow,pytorch

Y7000P电脑环境
i7处理器，1060显卡，16g内存，win10家庭版（系统版本号1809），在联想官网升级过bios，所有驱动都是最新。（截止时间点2019年3月1日）

python3.5

安装GeForce Experience
到官网下载https://www.nvidia.com/zh-cn/geforce/geforce-experience/，experience检测显卡驱动，发现最新版本419.17，点击安装，一定要注意，选择自定义安装，然后有个纯净安装的勾选框。安装完成后需要重启电脑，重启过后experience还会继续弹出来自动安装一些东西，等它安装结束即可。

安装cuda8.0
到https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载cuda8.0，版本是CUDA Toolkit 8.0 GA2 (Feb 2017)。

直接点击安装，会有个警告，忽略，继续安装。

在cmd命令行中输入nvcc -V查看是否安装成功。

安装cudnnv5.1
到https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载对应版本的cudnn，我的是cudnn5.1，千万别下载新版本，因为后面装tensorflow1.0的时候会包找不到cudnn的错误。（为什么装tensorflow1.0.0，而不是更高版本？因为更高版本直接报错有问题，很烦，也没有找到好的解决方法，就装了比较好的版本）。

cudnn下载完成后直接解压，然后到你cuda的安装路径下，我的cuda路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA，将解压出来的bin中文件放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin中，include文件放到cuda的C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include中，lib文件放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64

安装tensorflow1.0.0
tensorflow的版本为tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl，下载地址为https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/1.0.0/#files

下载完成后，在cmd命令行使用

pip install tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
安装更高版本会直接报错，具体还没有找到解决方法，有兄台知道，请告诉一下，谢谢！

安装pytorch
直接到pytorch官网寻找安装命令。

pip install https://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
pip install torchvision
有可能你安装pytorch的时候会很慢，那么久直接到迅雷或者浏览器粘贴下载地址https://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl，下载完成后再安装即可。
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作者：mjiansun
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/88052107
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