怎么看cudnn有没有装好

### 回答1：
您可以在命令行窗口中输入以下命令来检查是否安装了cudnn：

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

如果成功安装了cudnn，将显示cudnn版本信息。如果未找到版本信息，则需要重新安装cudnn。

### 回答2：
要判断CUDNN是否已经装好，可以采取以下几种方式来确认。

首先，可以查看CUDNN文件夹是否位于正确的路径下。CUDNN通常需要手动安装，并将其文件夹放置在CUDA的安装路径下。可以通过在终端或命令提示符中输入"echo %CUDA_PATH%"或"echo $CUDA_PATH"来确认CUDA的安装位置。在该路径下，应该存在一个名为"cudnn"的文件夹，且文件夹内包含CUDNN的相关文件。

其次，可以检查CUDNN的版本号是否与所安装的CUDA版本兼容。不同的CUDA版本对应的CUDNN版本也有不同的要求。可以在NVIDIA的官方网站上查找CUDA和CUDNN的版本兼容表，以确认所安装的版本是否兼容。

另外，可以运行一个简单的CUDNN测试程序来验证其安装情况。这个程序通常能够进行基本的CUDNN操作，并验证是否能正确调用CUDNN库。在运行测试程序之前，需要确保CUDA和CUDNN库已经正确配置到系统环境变量中。在运行程序过程中，如果没有出现任何错误提示，或者测试结果与预期一致，那么可以推断CUDNN已经正确安装。

最后，可以在具体使用CUDNN的项目中进行测试。如果项目成功运行，并且使用到了CUDNN库的相关功能，那么可以基本断定CUDNN已经安装并且正常工作。

通过以上方法的组合使用，可以相对准确地判断CUDNN是否已经装好和正常工作。如果存在问题或错误提示，可以参考相应的错误信息来进一步确认和解决问题。

### 回答3：
要判断cudnn是否已经正确安装好，可以通过以下方法进行确认。

首先，我们需要找到cudnn文件的安装路径。通常情况下，cudnn的安装路径为CUDA的安装目录下的“include”和“lib”文件夹中。

其次，我们可以检查是否存在cudnn库文件。进入cudnn的安装路径下的“lib”文件夹，检查是否存在名为“libcudnn”的文件（后缀根据不同的操作系统而定，如“so”为Linux）。

另外，我们也可以检查cudnn的头文件是否存在。进入cudnn的安装路径下的“include”文件夹，检查是否存在名为“cudnn.h”的文件。

如果安装路径下存在cudnn库文件和头文件，那么cudnn很可能已经成功安装好。

此外，还可以编写一个简单的程序进行测试。使用编程语言如Python，导入相关的库（如tensorflow或pytorch等），并创建一个简单的神经网络模型，并将其运行在GPU上。如果程序能够成功运行且没有报错，那么cudnn很可能已经正确安装。

总之，判断cudnn是否已经装好可以通过检查cudnn的安装路径下是否存在相应的库文件和头文件，以及运行简单的程序来验证。