查看cuda和cudnn版本命令
时间: 2024-10-16 11:01:26 浏览: 331
查看CUDA(Compute Unified Device Architecture)和cuDNN(Convolutional Deep Neural Network Library)版本的命令分别如下:
1. **查看CUDA版本**:
在Linux终端中输入:
```
nvcc --version
```
或者如果你的系统有`nvidia-smi`工具,也可以使用:
```
nvidia-smi -L
```
这会列出所有安装的GPU及其对应的CUDA版本。
2. **查看cuDNN版本**:
如果你已经安装了cuDNN并且它在CUDA环境中设置正确,可以在Python环境下通过`tensorflow`, `pytorch`或其他深度学习库来检查。例如,在Python中使用TensorFlow,可以这样做:
```python
import tensorflow as tf
print(tf.__config__.list_physical_devices('GPU'))
print(tf.version.VERSION)
print(tf.keras.backend.cudnn_version())
```
如果是直接在命令行,cuDNN的详细信息通常存储在环境变量或系统路径中的某个位置,没有直接的命令来查询。你需要找到安装目录下的`cudnn.h`文件,其中包含了版本号信息。
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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。
如何查看cuda和cudnn版本
要查看Windows 10上的CUDA和cuDNN版本,可以按照以下步骤操作:
1. 打开NVIDIA官网,下载并安装CUDA Toolkit。
2. 在安装完成后,打开命令提示符(cmd)。
3. 输入以下命令:nvcc -V
4. 这将显示CUDA版本号。
5. 要查看cuDNN版本,可以在NVIDIA官网上下载cuDNN库。
6. 解压缩cuDNN库,并打开解压缩后的文件夹。
7. 打开文件夹中的readme.txt文件。
8. 在文件中查找cuDNN版本号。
9. 如果您已经安装了cuDNN库,则可以在命令提示符中输入以下命令:cudnn_version.exe
10. 这将显示cuDNN版本号。
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