如何检验cudnn安装成功
时间: 2023-04-09 15:03:03 浏览: 1855
您可以通过运行一个简单的程序来检验cudnn是否安装成功。您可以使用以下代码:
import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
如果cudnn已经成功安装,则会在控制台输出类似于以下内容的信息:
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1105] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 1080 Ti major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.582
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 10.91GiB freeMemory: 10.75GiB
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1195] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
如果您没有看到类似的输出,则表示cudnn未成功安装。
相关问题
检验cudnn是都安装成功
如何检验CuDNN是否成功安装呢?以下是一些可以帮助您检验CuDNN安装成功的方法:
1.检查CuDNN相关文件是否存在:首先,您可以检查是否正确安装了CuDNN的相关文件。CuDNN通常包括几个库文件和头文件。您可以检查是否存在以下文件:
- cudnn.h: 这是CuDNN的头文件,用于编译和链接CuDNN相关的代码。
- libcudnn.so(对于Linux)或cudnn.dll(对于Windows): 这是CuDNN的动态链接库文件,用于在运行时调用CuDNN的功能。
2.查看CUDA版本:CuDNN是依赖于CUDA的,所以需要确保正确安装了匹配的CUDA版本。您可以通过输入以下命令查看CUDA版本:
```
nvcc --version
```
如果成功安装了CuDNN并且与CUDA版本匹配,您应该能够得到关于CUDA的版本信息。
3.编译和运行基于CuDNN的代码:如果您有自己的基于CuDNN的代码,可以尝试编译和运行它们来测试CuDNN的安装是否成功。如果代码能够成功编译和运行,并且使用了CuDNN的功能而没有报错,那么很可能CuDNN已经正确安装了。
这些是一些常用的方法来检验CuDNN是否成功安装。如果您按照CuDNN的安装指南正确操作,并且以上方法都能够成功验证,那么可以认为CuDNN已经成功安装。如果遇到问题,您可以参考CuDNN的官方文档或寻求相关技术支持来解决。
检验cuda和cudnn的安装
要检验CUDA和cuDNN的安装是否成功,可以按照以下步骤进行验证:
1. 验证CUDA的安装:
- 在Ubuntu 16.04上,可以通过在终端中运行命令`nvcc -V`来检验CUDA的安装情况。
- 如果输出显示为类似于"nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver"的信息,说明CUDA已经成功安装。
2. 验证cuDNN的安装:
- 在Python的代码中,导入`torch.backends.cudnn`模块,并使用`cudnn.is_available()`函数来检验cuDNN的安装情况。
- 如果返回值为True,说明cuDNN已经成功安装。
请记住,cuDNN不需要像其他软件一样进行传统的安装过程,只需下载相应版本的cuDNN文件,并将其放置在适当的位置即可。在验证安装时,确保CUDA和cuDNN的版本兼容。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ubuntu16.04查看cudnn,cuda的版本](https://download.csdn.net/download/weixin_38528459/14073857)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【工具】验证是否安装cuda和cuDNN](https://blog.csdn.net/kz_java/article/details/122067916)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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