pytorch中如何查看cudnn的版本
时间: 2023-09-20 11:12:21 浏览: 39
你可以使用以下代码来查看PyTorch中安装的CuDNN版本:
```python
import torch
print(torch.backends.cudnn.version())
```
运行以上代码后,你会获得安装的CuDNN版本的整数表示,例如:
```
7603
```
你也可以使用以下代码来获取CuDNN版本的详细信息:
```python
import torch
print(torch.backends.cudnn.version())
print(torch.backends.cudnn.version_str())
```
运行以上代码后,你会获得安装的CuDNN版本的整数表示和版本号字符串,例如:
```
7603
"CUDNN_VERSION from cudnn.h: 7.6.3"
```
注意:在使用以上代码前,你需要在PyTorch中启用CUDA支持,并且你的系统中需要安装CUDA和CuDNN。
相关问题
ubuntu中pytorch1.8安装cudnn
如果你已经安装了CUDA并且想要在Ubuntu中安装PyTorch 1.8以及CuDNN,可以按照以下步骤进行操作:
1. 安装CUDA
首先,需要在Ubuntu上安装CUDA。可以从NVIDIA官网下载适合你的CUDA版本,然后按照官方文档的指引进行安装。
2. 下载CuDNN
下载CuDNN,需要访问NVIDIA开发者网站并注册账号。下载完成后,将文件解压到一个目录下。
3. 将CuDNN拷贝到CUDA目录
在终端中输入以下命令,将CuDNN文件拷贝到CUDA的目录下:
```
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
```
4. 安装PyTorch
可以使用pip安装PyTorch,输入以下命令:
```
pip install torch torchvision torchaudio
```
安装完成后,在Python中输入以下命令可以测试是否安装成功:
```
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果输出为True,则表示安装成功。
pytorch如何用cudnn加速
PyTorch可以通过使用cuDNN来加速深度学习计算,cuDNN是NVIDIA基于CUDA生态系统的一个加速库,专为DNN(深度神经网络)而设计。在PyTorch中,只需使用nn.backends.cudnn加速器即可使用cuDNN。您可以将以下代码用于加速:
导入torch.nn.backends.cudnn并设置torch.backends.cudnn.benchmark=True,并且您可以确保您的模型在cuda设备上。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# Set the device (use GPU if available)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Enable the benchmark mode for cuDNN
torch.backends.cudnn.benchmark = True
# Create your model
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(128 * 7 * 7, 512)
self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = x.view(-1, 128 * 7 * 7)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
model = MyModel().to(device)
# Create your optimizer
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# Create your loss function
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# Train your model with data
for epoch in range(10):
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()