cudnn装完怎么使用

安装完cuDNN后，需要在代码中添加相应的库文件路径和头文件路径。具体步骤如下：

1. 将cuDNN的库文件复制到CUDA的安装目录下的lib64文件夹中，例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib64。

2. 将cuDNN的头文件复制到CUDA的安装目录下的include文件夹中，例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include。

3. 在代码中添加以下语句：

   #include <cuda.h>
   #include <cudnn.h>

4. 在编译时添加以下选项：

   -lcudnn

相关问题

cudnn使用pytorch库调用

在PyTorch中使用cudnn库，需要安装对应版本的cudnn，并在代码中导入相应的库。以下是使用PyTorch作为示例的cudnn调用代码：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.backends import cudnn

# 初始化cudnn
cudnn.enabled = True
cudnn.benchmark = True

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.rnn = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, bidirectional=True)

    def forward(self, input_data):
        outputs, _ = self.rnn(input_data)
        return outputs

# 定义输入数据的形状和大小
input_data = torch.randn(batch_size, max_time, input_size)

# 创建模型
model = MyModel(input_size, hidden_size, num_layers)

# 将模型放在GPU上
model.cuda()

# 将输入数据放在GPU上
input_data = input_data.cuda()

# 将输入数据输入模型
outputs = model(input_data)

# 在输出数据上进行进一步的操作
...

需要注意的是，PyTorch默认会自动使用cudnn库来加速LSTM等神经网络层的训练和推理过程，因此在代码中并不需要显式地调用cudnn。只有在需要手动控制cudnn的行为时，才需要通过设置`cudnn.enabled`和`cudnn.benchmark`来实现。

使用pytorch要安装cudnn吗

是的，如果你使用 NVIDIA GPU 进行深度学习训练，那么安装 cuDNN 是非常有必要的。cuDNN 是 NVIDIA 开发的一个针对深度神经网络的 GPU 加速库，可以极大地提高深度学习训练的速度。PyTorch 也支持使用 cuDNN 进行加速，因此安装 cuDNN 可以大大提升 PyTorch 在 GPU 上的性能。需要注意的是，要安装适用于你的 NVIDIA 显卡型号和 CUDA 版本的 cuDNN。