检验cudnn是都安装成功

如何检验CuDNN是否成功安装呢？以下是一些可以帮助您检验CuDNN安装成功的方法：

1.检查CuDNN相关文件是否存在：首先，您可以检查是否正确安装了CuDNN的相关文件。CuDNN通常包括几个库文件和头文件。您可以检查是否存在以下文件：
- cudnn.h: 这是CuDNN的头文件，用于编译和链接CuDNN相关的代码。
- libcudnn.so（对于Linux）或cudnn.dll（对于Windows）: 这是CuDNN的动态链接库文件，用于在运行时调用CuDNN的功能。

2.查看CUDA版本：CuDNN是依赖于CUDA的，所以需要确保正确安装了匹配的CUDA版本。您可以通过输入以下命令查看CUDA版本：

   nvcc --version

如果成功安装了CuDNN并且与CUDA版本匹配，您应该能够得到关于CUDA的版本信息。

3.编译和运行基于CuDNN的代码：如果您有自己的基于CuDNN的代码，可以尝试编译和运行它们来测试CuDNN的安装是否成功。如果代码能够成功编译和运行，并且使用了CuDNN的功能而没有报错，那么很可能CuDNN已经正确安装了。

这些是一些常用的方法来检验CuDNN是否成功安装。如果您按照CuDNN的安装指南正确操作，并且以上方法都能够成功验证，那么可以认为CuDNN已经成功安装。如果遇到问题，您可以参考CuDNN的官方文档或寻求相关技术支持来解决。

相关问题

如何检验cudnn安装成功

您可以通过运行一个简单的程序来检验cudnn是否安装成功。您可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

如果cudnn已经成功安装，则会在控制台输出类似于以下内容的信息：

I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1105] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 1080 Ti major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.582
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 10.91GiB freeMemory: 10.75GiB
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1195] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)

如果您没有看到类似的输出，则表示cudnn未成功安装。

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。