torch环境如何查看cudnn版本

要查看当前安装的`torch`版本的`cudnn`，可以在`python`环境下执行以下代码：

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

这将输出当前安装的`cudnn`版本的字符串。如果你没有安装`cudnn`，则会输出`None`。

相关问题

查看虚拟环境cuda和cudnn版本命令

在使用Python进行深度学习开发，并利用CUDA和cuDNN进行加速计算时，通常会在安装好PyTorch或TensorFlow这样的库之后，在虚拟环境中检查CUDA和cuDNN的版本。以下是几个常用的命令：

1. **查看CUDA版本**:
- 对于Linux系统（如Ubuntu）：

     CUDA_HOME=$(dirname $(which nvidia-smi)) # 获取nvidia-smi的位置并取上一级目录
     . $CUDA_HOME/bin/activate # 激活cuda环境变量
     nvcc --version # 显示CUDA版本信息

- 对于Windows用户：
打开命令提示符，输入 `nvcc --version`。

2. **查看cuDNN版本**:
- Linux:

     conda list | grep cudatoolkit # 如果使用Conda管理环境，可以搜索cuDNN
     python -c "import torch; print(torch.backends.cudnn.version())" # 或者直接导入torch库查看

- Windows:

     pip show cupy-cuda100 # 如果使用cupy库，pip show torch-cu100 或 torch-nightly-cu100

记得先激活相关的虚拟环境，因为不同的环境可能安装了不同的CUDA和cuDNN版本。

终端查看cudnn版本

以下是在终端查看cudnn版本的方法：

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

如果你没有安装cuDNN，可以按照以下步骤安装：
1. 查看CUDA版本

nvcc -V #或者 nvcc --version

2. 下载对应版本的cuDNN
3. 将cuDNN解压缩到CUDA目录中
4. 将cuDNN的bin目录添加到系统环境变量中