用anaconda测试cuda与cudnn

如果你已经安装了Anaconda，可以按照以下步骤测试CUDA与cuDNN是否正确安装：

1. 打开Anaconda Prompt（Windows）或终端（Mac/Linux）。
2. 创建一个新的虚拟环境，并激活它：

   conda create --name test_env
   conda activate test_env

3. 安装必要的包，包括PyTorch、TensorFlow等：

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=<version>
   conda install tensorflow-gpu

注意：`<version>`需要替换为你安装的CUDA版本，例如`cudatoolkit=10.1`。
4. 运行以下Python代码：

   import tensorflow as tf
   import torch
   
   print("TensorFlow is using GPU: ", tf.test.is_gpu_available())
   print("PyTorch is using GPU: ", torch.cuda.is_available())

如果输出结果都为True，则说明CUDA和cuDNN已经正确安装，并且可以在你的计算机上使用GPU进行加速。

希望这能帮助到你！

相关问题

如何用anaconda安装tensoflow的cuda和cudnn

您好！谢谢您的问题。答案如下：

在使用 Anaconda 安装 TensorFlow 时，您可以通过以下步骤安装 CUDA 和 cuDNN：

1. 首先，确保您的电脑已经安装了 NVIDIA 显卡，并且您已经下载安装了对应版本的 CUDA 和 cuDNN。

2. 打开 Anaconda Navigator，点击 Environments 标签栏，选择您想要安装 TensorFlow 的环境，如 base (root)。

3. 在该环境下，点击任一已安装的包。在搜索框输入 “tensorflow-gpu” 然后选择它进行安装。

4. 然后可以继续安装其它需要的依赖，如 numpy pandas 等。

5. 安装完毕后，您可以在 Python 终端中输入以下代码测试：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

这应该能够输出 "Hello, TensorFlow!"。

希望这可以帮到您！如果您还有其它问题或者需要进一步的帮助，请随时问我哦～

如何在Windows 10上通过Anaconda正确安装tensorflow-gpu和keras，并确保CUDA与cuDNN的版本匹配？

在Windows 10上通过Anaconda安装tensorflow-gpu和keras时，正确配置CUDA和cuDNN是关键步骤。这不仅涉及到下载合适的版本，还涉及到它们之间版本的对应关系。首先，你需要确认你的GPU显卡是否支持CUDA。以NVIDIA的GTX1650显卡为例，它支持最新的CUDA版本。接下来，你应该根据显卡支持的CUDA版本来决定安装的tensorflow-gpu版本。比如，如果你的显卡支持CUDA 11.0，那么你应该下载并安装TensorFlow的GPU版本，该版本必须与CUDA 11.0兼容。同时，你也需要下载与CUDA版本相匹配的cuDNN版本。例如，CUDA 11.0通常需要cuDNN v8.0.5。安装cuDNN之前，需要先注册NVIDIA的开发者账号，然后在NVIDIA官网下载相应版本的cuDNN。安装过程中，确保CUDA和cuDNN的版本兼容，以避免安装过程中出现的错误。在安装tensorflow-gpu之前，建议使用Anaconda创建一个新的虚拟环境，这样可以避免与其他Python包的依赖冲突。使用命令`conda create --name tf_gpu python=3.x`创建环境，其中`3.x`是你希望使用的Python版本。激活新环境后，使用`pip install tensorflow-gpu`命令进行安装。安装完成后，可以通过运行Python代码来测试TensorFlow是否能够正确识别到GPU设备：`import tensorflow as tf; print(tf.test.gpu_device_name())`。如果安装配置正确，将输出GPU设备名称。

参考资源链接：[Windows 10上Anaconda配成功tensorflow-gpu+keras：CUDA与cudnn安装指南](https://wenku.csdn.net/doc/18t9ua6wj0?spm=1055.2569.3001.10343)