如何检测是否安装cudnn
时间: 2023-08-14 08:12:46 浏览: 90
要检测是否安装了cuDNN,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开终端或命令提示符窗口。
2. 运行以下命令以查看是否已安装NVIDIA驱动程序:`nvidia-smi`
- 如果命令输出了有关NVIDIA GPU的信息,则说明您的驱动程序已安装。
- 如果命令未找到或未输出任何信息,则可能需要安装NVIDIA驱动程序。
3. 运行以下命令以查看是否安装了CUDA Toolkit:`nvcc --version`
- 如果命令输出了有关CUDA版本的信息,则说明您已安装CUDA Toolkit。
- 如果命令未找到或未输出任何信息,则可能需要安装CUDA Toolkit。
4. 运行以下命令以查看是否安装了cuDNN:`cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2`
- 如果命令输出了有关cuDNN版本的信息,则说明您已安装cuDNN。
- 如果命令未找到或未输出任何信息,则可能需要安装cuDNN。
请注意,上述命令是在Linux / macOS上运行的示例命令。如果您使用的是Windows操作系统,请相应地调整命令。
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ubuntu怎么检测是否安装了cudnn
您可以按照以下步骤检测Ubuntu上是否安装了CUDNN:
1. 打开终端。
2. 在终端中输入以下命令并按下回车键:```dpkg -l | grep libcudnn```
3. 如果CUDNN已安装,将显示包含“libcudnn”字样的输出。
4. 如果没有CUDNN,将不会显示任何输出。
请注意,您需要使用sudo或以root身份登录才能执行此操作。
pytorch cudnn安装
要在 PyTorch 中使用 cuDNN,您需要安装 cuDNN 库并将其与 PyTorch 配置。以下是在常见操作系统上安装 cuDNN 的步骤:
Windows:
1. 访问 NVIDIA 开发者网站(https://developer.nvidia.com/cudnn)并从“Download cuDNN”部分下载适用于您的 CUDA 版本的 cuDNN。
2. 解压下载的文件,并将其中的 bin、include 和 lib 文件夹复制到 CUDA 安装目录下(默认为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X)。
3. 添加 CUDA 的 bin 目录(默认为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\bin)到系统环境变量 PATH 中。
4. 安装 PyTorch。在安装过程中,PyTorch 将自动检测并配置 cuDNN。
Linux:
1. 访问 NVIDIA 开发者网站(https://developer.nvidia.com/cudnn)并从“Download cuDNN”部分下载适用于您的 CUDA 版本的 cuDNN。
2. 解压下载的文件,并将其中的文件复制到 CUDA 安装目录下(默认为 /usr/local/cuda)。
```
$ sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
```
3. 安装 PyTorch。在安装过程中,PyTorch 将自动检测并配置 cuDNN。
macOS:
1. 访问 NVIDIA 开发者网站(https://developer.nvidia.com/cudnn)并从“Download cuDNN”部分下载适用于您的 CUDA 版本的 cuDNN。
2. 解压下载的文件,并将其中的文件复制到 CUDA 安装目录下(默认为 /usr/local/cuda)。
```
$ sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib/libcudnn*
```
3. 安装 PyTorch。在安装过程中,PyTorch 将自动检测并配置 cuDNN。
完成上述步骤后,您可以在 PyTorch 中使用 cuDNN 进行深度学习模型的训练和推理。