怎么查看安装的cuda和cudnn

查看已安装的CUDA和cuDNN版本通常需要在Linux或Windows操作系统上进行操作。以下是两个常见环境下的步骤：

**对于Ubuntu/Linux用户：**
1. 打开终端并输入以下命令：

   - CUDA: `nvidia-smi` (如果没有显示设备信息，可以尝试`sudo apt-cache policy nvidia*`)
   - cuDNN: 如果通过conda安装了，可以在终端输入 `conda list cudnn`，如果没有安装则无输出；如果直接下载包安装，则需要查看安装目录，如`/usr/local/cuda/include/cudnn.h`，其中包含版本号。

**对于Windows用户：**
1. CUDA:
   - 访问NVIDIA的控制面板（搜索 "NVIDIA Control Panel"），然后选择 "System Information" 来查找CUDA信息。
   - 或者，在命令提示符下输入 `nvidia-smi`（如果你已经安装了CUDA管理工具）。
2. cuDNN:
   - 同样通过控制面板找到cuDNN，或者检查安装的TensorRT、PyTorch等库的版本，因为它们通常会依赖于cuDNN。

**对于Anaconda用户（无论平台）：**

- conda list | grep cudnn

相关问题

怎么判断我是否安装了cuda和cudnn？和怎么样才能安装cuda和cudnn

判断是否安装了CUDA和cuDNN可以通过以下步骤：

1. 打开终端或命令提示符窗口。

2. 输入以下命令：

   nvcc -V

如果CUDA已安装，则将显示CUDA版本信息。

3. 输入以下命令：

   python

进入Python交互模式后，输入以下代码：

   import torch
   print(torch.version.cuda)

如果cuDNN已安装，则将显示cuDNN版本信息。

如果您尚未安装CUDA和cuDNN，可以按照以下步骤安装：

1. 下载CUDA安装程序并运行。

2. 安装期间，选择适合您的操作系统和硬件的选项。

3. 安装完毕后，下载cuDNN并将其解压缩到CUDA安装目录的相应文件夹中。注意，cuDNN版本应与CUDA版本匹配。

4. 将CUDA和cuDNN添加到环境变量中，以便它们在终端或命令提示符窗口中可用。

如何查看是否安装cuda和cudnn

要检查是否安装了 CUDA 和 cuDNN，可以按照以下步骤进行操作：

1. 检查 CUDA 是否已安装：
在命令行中输入以下命令：

   nvcc --version

如果 CUDA 已正确安装，将显示 CUDA 版本信息。

2. 检查 cuDNN 是否已安装：
a. 打开 NVIDIA 开发者网站，登录账户（如果没有，请先注册）。
b. 导航到 "Downloads" 页面，并选择 "cuDNN"。
c. 选择与您的 CUDA 版本和操作系统兼容的 cuDNN 版本进行下载。
d. 下载完成后，解压缩文件并打开解压缩的文件夹。
e. 在文件夹中，您将找到包含 cuDNN 库文件的目录，例如 `cuda/include` 和 `cuda/lib64`。
f. 检查这些目录是否存在，并且是否包含相应的文件。

如果您发现 CUDA 和 cuDNN 都已正确安装，那么您的系统就具备了 GPU 计算能力和深度学习的支持。否则，您可能需要按照适当的步骤安装它们。请注意，安装 CUDA 和 cuDNN 需要一些技术知识，并且与特定的操作系统和硬件配置有关。