鼠扑 发表于 2024-6-13 21:49:59

在 Linux 和 Windows 系统下检察 CUDA 和 cuDNN 版本的方法,包括使用 nvcc

不停都比较头疼cuda与cudnn版本检察问题,两个系统不一样也不好检察,下令不通用
Linux
检察 CUDA 版本
方法一:
nvcc --version

nvcc -V
假如 nvcc 没有安装,那么用方法二。
方法二:
去安装目次下检察:
cat /usr/local/cuda/version.txt
检察 cuDNN 版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
假如没有,那么可能没有安装 cuDNN。
假如是为了使用 PyTorch/TensorFlow,在 Linux 服务器上推荐使用 conda 安装,使用 conda 可以很方便安装 PyTorch/TensorFlow 以及对应版本的 CUDA 和 cuDNN。
Windows
检察 CUDA 版本
在下令行中实行:
nvcc --version

或者进入 CUDA 的安装目次检察:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA
检察 cuDNN 版本
进入 CUDA 的安装目次检察文件 cudnn.h :(留意修改v9.0)
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include\cudnn.h
如下所示,cuDNN 版本为 7.2.1 :
使用 PyTorch 检察 CUDA 和 cuDNN 版本
import torch

print(torch.__version__)

print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())

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