查看CUDA和cudnn版本遇到的问题

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• Linux
  • 查看 CUDA 版本
  • 查看 cuDNN 版本
• Windows
  • 查看 CUDA 版本
  • 查看 cuDNN 版本
• 使用 PyTorch 查看 CUDA 和 cuDNN 版本
• References

 

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。

网上查到使用下面第一条指令就可查看安装好的cudnn版本，但是好像最近使用起来一直没反应，经过探索我发现，不知道从哪个版本开始，cudnn的版本号已经不在cudnn.h中了，而是单独有一个文件cudnn_version.h，因此在完整安装方法基础上，还需要在复制cudnn.h的同时也将cudnn_version.h一起复制到我们自己的cuda对应目录下，以本人使用的ubuntu18.04为例，应该是/usr/local/cuda/include/下

原指令

 

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

新指令，

 

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

　　

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原文链接：https://blog.csdn.net/wenroudebaozi/article/details/114582502

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 :

如果不知道安装路径，或者安装了多个版本的 CUDA，可以去环境变量内查看 CUDA_PATH 或 path。

使用 PyTorch 查看 CUDA 和 cuDNN 版本

import torch
print(torch.__version__)

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

References

ubuntu: 查看cuda版本 -- JNingWei
Windows查看CUDA版本 -- 胡大炮的妖孽人生
LINUX下查询CUDA和CUDNN版本 -- 许文_北京北
Linux和Windows下查看环境变量方法 -- 小寒

作者：wuliytTaotao

出处：https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/

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原文：https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/11453265.html