cuDnn验证是否安装成功

cuDNN是NVIDIA针对深度学习的GPU加速库，用于加速卷积神经网络(CNN)等计算密集型任务。要确认cuDNN是否安装成功，通常在Python环境下使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow时进行检查。

在PyTorch中，可以这样做：

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

如果cuDNN已安装并启用，这将返回True。另一个常用的检查方式是查看版本信息：

import torchvision.models as models
model = models.resnet50()
print(model.transformer_layer)

如果模型中有`transformer_layer`这样的引用，并且没有报错，说明cuDNN是可用的。

在TensorFlow中，你可以使用以下命令：

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_built_with_cuda())

同样，如果返回True，则表示cuDNN已经成功安装。