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个人主页怎么填写宁波seo快速优化教程

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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

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())
http://www.hkea.cn/news/847479/

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