张小白教你安装Windows 10的GPU驱动（CUDA和cuDNN）
目前MindSpore的安装有在ubuntu系统上的cpu和gpu安装（ https://bbs.huaweicloud.com/blogs/198324 ，https://bbs.huaweicloud.com/blogs/198349 ，https://bbs.huaweicloud.com/blogs/198357 ），有在windows系统上的cpu安装（https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-80509-1-1.html ），唯一的缺憾是暂时没有windows系统上的gpu安装，但是有钻研能力的小伙伴们，比如 @ML饭 和 @芳菲菲兮满堂 ，都使用windows的WSL2方式变相实现了windows系统上的gpu安装。（https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-82598-1-1.html ， https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-83076-1-1.html ），但是这种安装方式性能损耗其实还是蛮大的。@ML饭 大大对这块还有几篇对比评测的文字：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-86010-1-1.html 。
那么，让我们看看在Windows GPU这块需要做哪些准备呢？
首先，确保windows系统内Python 3.8.6和pip 20已经成功安装。
而后续就需要安装CUDA和cuDNN，这个比较复杂，我们以CUDA10.0和配套的cuDNN 7.5.0 for CUDA 10.0为例，介绍一下安装过程：
张小白先去 Nvidia官方下载CUDA10.0的Windows安装包，下载地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
打开链接：
选择以上内容后，点击Download，耐心等待2.1G的安装包下载结束：
然后，可以点击这个exe文件开始安装，但是张小白建议使用 系统管理员身份运行安装程序，这样可以避免一些不必要的麻烦。。。具体的方法是鼠标右键-》以管理员身份运行。
安装CUDA10.0 的时候可能会出现以下错误：（仅代表张小白本人遇到的场景，因为每个人安装的环境，如操作系统版本，显卡型号，python及pip的版本号等都不一样，所以遇到的坑也不尽相同。但是把自己的坑贡献出来，万一读者朋友们遇到了，也会有个思路去解决问题）
第一次安装，CUDA安装程序报不能安装成功，说系统内已经有了更新的图形驱动程序。
此时，检查下控制面板里面已经安装的显卡驱动：
感觉貌似是版本有点高，毕竟CUDA现在已经是11了。。。旧旧搭配，新新搭配比较容易理解，新旧搭配难免会出什么问题。。。
张小白先卸载本机不知道什么时候安装的显卡驱动 460.20。。并到 nvidia官网（https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn ）去下载 适合张小白的Quadro P1000显卡适合的“最佳企业驱动程序”for win10.
结果搜出来的版本是 452.27（可以的~~~）
但是想一想，CUDA10.0本来就比较旧，对应的显卡驱动应该不能那么新。所以果断下载了这个驱动。
并且执行了安装，安装过程就是一路Next到底就可以了。
安装完NVidia的GPU驱动之后，再重新安装CUDA10.0：会报另一个错——Visual Studio(VS) Integration无法安装。张小白继续在网上搜索答案：https://blog.csdn.net/zzpong/article/details/80282814 这里有个解决方案，就是在安装时，不选择精简模式，而是选择自定义方式，并且不选择Visual Studio Integration选项：
（上两个图是借用链接的图，实际上CUDA10.0的窗口跟上两个窗口也是几乎一模一样的。
这样，确实可以将CUDA10.0安装完。
安装完毕后，增加一下系统的环境变量CUDA_PATH：
并在环境变量Path中增加以下内容：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin;
不过，张小白还是很小心地去问了一下：不装Visual Studio(VS) Integration可以吗?得到的答案是否定的。
而张小白前面打开的那个解决方案的链接中，也明确指出后面需要Visual Studio对CUDA的Samples工程进行若干处理。。。
看来要想用好CUDA，目前最重要的问题是搞定Visual Studio.
张小白到微软的官网去下载Visual Studio Installer，并用此来安装社区版（其实就是免费版）的Visual Studio Community 2019.
等安装完毕。
下面就根据解决方案的链接进行一些特殊处理。
重新双击CUDA10.0的安装程序，
安装程序会提示 2G的安装包会解压到这个目录下，等这个目录解压完毕，出现安装界面的时候，别在安装界面点任何东西。张小白要做的事情就是 偷偷跑到 C:\Users\zhang\AppData\Local\Temp\CUDA 目录下，将 这个目录下的 CUDAVisualStudioIntegration目录拷贝到别的目录下，比如张小白就将其拷贝到了 下载\显卡的目录，如下所示：
然后，打开前面安装好的Visual Studio 2019，然后去打开 CUDA Samples的工程文件（具体工程目录为：C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0）
VS打开后会直接报个找不到CUDA 10.0.props的错。此时，将报错的路径记录下来：
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations
然后将前面备份 CUDAVisualStudioIntegration目录下的 extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions目录下的所有文件 （如下图所示）拷贝到上面的目录中去。
（源目录文件）
（目的目录文件：已拷贝的结果）
此时，重启VS，再重新打开这个工程，就没有报错，说明CUDA的程序已可以正常运行。
张小白更进一步，将备份目录 CUDAVisualStudioIntegration下的CudaProjectVsWizards整个目录拷贝到 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\Common7\IDE\Extensions 目录下去。
（源目录文件）
（目的目录文件：已拷贝的结果）
好了，将CUDA 10.0的安装问题解决完之后，我们再来安装cuDNN。需要去nvidia官网 查找cuDNN包（https://developer.nvidia.com/cudnn ）
点击Download cuDNN，系统出现以下画面：下载cuDNN需要登录Nvidia账户。如果开发者没有账户，可以免费注册一个。张小白使用163邮箱注册没有任何问题。
点击Login
点击Next，输入密码，还要通过“我是人类”的检测
终于进入了下载页面：
张小白的目标就是寻找for CUDA 10.0的cuDNN。这里没有，只能点击 Archived cuDNN Releases查找老版本。
有一堆支持CUDA 10.0的版本可以下载，张小白看了看时间，觉得也许选择 中间点的版本比较合适，就点击了 7.5.0版本（如上图红框框起来的那个）
并在弹出的页面中，选择了Windows10的版本。
Nvidia貌似当时还问了问张小白下载这个是干嘛用的：
反正随便回答一下应该就可以了吧。。。
张小白下载了CUDA 10.0支持的 7.5.0版本，其实还有7.6.0的版本，但是考虑到CUDA 10.0不算先进，张小白还是没选择最新版的10.0配套的cuDNN。。。
下载完毕，会得到这样一个包：
将其解压，会在cuda目录下有3个子目录，每个子目录下分别有若干文件：
将这些目录下的文件分别拷贝到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 的对应目录下
至此，cuDNN安装完毕。
（全文完，谢谢阅读）
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