如何检验cudnn是否配置成功

在CUDA环境中，如果你想要检查cuDNN（Compute Unified Device Architecture Neural Network Library）是否已成功配置并能正常工作，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装前确认**：首先，你需要确保已经安装了CUDA和相应的版本的cuDNN。通常CUDA的安装包会自动包含cuDNN，但在某些情况下需要单独安装。

2. **环境变量设置**：添加CUDA和cuDNN路径到系统的环境变量中。这通常可以在`cuda_PATH\bin`和`cuda_PATH\cuda\include`、`cuda_PATH\cuda\lib64`等目录下找到。

3. **运行测试程序**：创建一个简单的CUDA C++程序，导入cuDNN库，并尝试执行一些基本的cuDNN函数，如初始化、数据预处理或卷积运算。例如：

#include <cudnn.h>
int main() {
    cudnnStatus_t status = cudnnCreate(&handle);
    if (status != CUDNN_STATUS_SUCCESS) {
        std::cout << "cuDNN creation failed with error: " << cudnnGetErrorString(status) << std::endl;
        return 0;
    }
    // ...其他cuDNN API调用...
    cudnnDestroy(handle);
    return 0;
}

4. **检查错误信息**：如果`cudnnCreate()`调用失败，它会返回一个状态值，通过`cudnnGetErrorString()`函数可以获取对应的错误消息。如果没有错误发生，则说明cuDNN配置正确。

5. **查看命令行输出**：在编译和运行上述程序时，如果一切顺利，控制台不应该显示任何错误信息。如果出现错误，那可能是cuDNN未正确配置或者与你的CUDA版本不兼容。