庄辉个人网站建设教学,华宇网站建设,家乡网站建设策划书,网站新闻前置审批一直都比较头疼cuda与cudnn版本查看问题#xff0c;两个系统不一样也不好查看#xff0c;命令不通用
Linux
查看 CUDA 版本
方法一#xff1a;
nvcc --version或
nvcc -V如果 nvcc 没有安装#xff0c;那么用方法二。
方法二#xff1a;
去安装目录下查看#xff…一直都比较头疼cuda与cudnn版本查看问题两个系统不一样也不好查看命令不通用
Linux
查看 CUDA 版本
方法一
nvcc --version或
nvcc -V如果 nvcc 没有安装那么用方法二。
方法二
去安装目录下查看
cat /usr/local/cuda/version.txt查看 cuDNN 版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2如果没有那么可能没有安装 cuDNN。
如果是为了使用 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
查看 CUDA 版本
在命令行中执行
nvcc --version
或者进入 CUDA 的安装目录查看
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA
查看 cuDNN 版本
进入 CUDA 的安装目录查看文件 cudnn.h (注意修改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 查看 CUDA 和 cuDNN 版本
import torchprint(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())
