widows查看cudn版本

您可以按照以下步骤在Windows上查看cuDNN的版本：

1. 打开NVIDIA的官方网站，进入"cuDNN Archive"页面：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

2. 在该页面中，选择您的cuDNN版本、CUDA版本以及操作系统类型，然后点击"Download"按钮下载cuDNN。

3. 下载完成后，解压缩cuDNN文件夹。

4. 打开解压后的文件夹，进入"cuda"文件夹，然后打开"include"文件夹。

5. 找到并打开"cudnn.h"文件，您将看到类似下面的代码：

#define CUDNN_MAJOR  <major version number>
#define CUDNN_MINOR  <minor version number>
#define CUDNN_PATCHLEVEL  <patch level>

其中，`<major version number>`是cuDNN的主版本号，`<minor version number>`是cuDNN的次版本号，`<patch level>`是cuDNN的修复版本号。

通过查看这些版本号，您可以确定您当前安装的cuDNN版本。

相关问题

怎么下载适合cudn12.0版本的pytorvh

### 回答1：
可以通过以下步骤来下载适合 CUDA 12.0 版本的 PyTorch：

1. 打开命令行/终端。
2. 运行以下命令：

pip install torch==1.7.1+cu12 torchvision==0.9.0+cu12 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu12/torch_stable.html

这样就可以安装适合 CUDA 12.0 的 PyTorch 了。如果在安装过程中遇到问题，可以尝试更换源或者联系 PyTorch 官方获得帮助。

### 回答2：
要下载适合CUDA 12.0版本的PyTorch，您可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保已经安装了与CUDA 12.0兼容的NVIDIA显卡驱动程序。您可以访问NVIDIA官方网站，下载并安装适合您的显卡型号和操作系统的驱动程序。

2. 接下来，您需要安装CUDA Toolkit 12.0。您可以访问NVIDIA官方网站的CUDA Toolkit下载页面，找到适合您系统的版本并下载安装。按照安装向导的指示进行操作，并确保将CUDA 12.0添加到系统的环境变量中。

3. 然后，打开终端或命令提示符窗口，并使用适合您的Python版本运行以下命令来安装PyTorch（假设您已经安装了pip）：

pip install torch==1.9.0+cu120 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

此命令将安装适用于CUDA 12.0的PyTorch版本。

4. 等待安装完成后，您可以通过在Python终端或脚本中导入torch来验证PyTorch是否已成功安装。您可以使用以下命令检查版本：

import torch
print(torch.__version__)

如果成功安装，您将看到与您安装的版本匹配的PyTorch版本输出。

请注意，确保您的计算机符合PyTorch和CUDA的硬件和软件要求，并且您的操作系统和Python版本与所选择的软件版本兼容。

希望以上信息对您有帮助！

### 回答3：
要下载适合CUDA 12.0版本的PyTorch，可以按照以下步骤进行：

1. 打开PyTorch官方网站（https://pytorch.org/）
2. 在主页上方的搜索框中输入“CUDA 12.0”
3. 点击搜索按钮或按下回车键，在搜索结果中选择适合CUDA 12.0版本的PyTorch
4. 进入所选版本的下载页面
5. 在下载页面中，选择适合你操作系统的安装包（例如：Windows、Linux或macOS）
6. 点击下载按钮，等待下载完成
7. 下载完成后，根据你的操作系统和版本，双击运行安装包
8. 按照安装程序提供的指引，完成PyTorch的安装过程
9. 安装完成后，可以使用pip命令在终端或命令行中验证安装是否成功（例如：输入命令pip list | grep torch，如果显示已安装的PyTorch版本，则安装成功）

需要注意的是，CUDA版本和PyTorch版本之间有一定的兼容性要求。如果在下载页面中没有找到适合CUDA 12.0版本的PyTorch，可以尝试选择最接近的版本，并查看其所支持的CUDA版本。如果选择的版本与CUDA 12.0不兼容，可能需要等待或选择其他兼容的PyTorch版本，或者考虑使用其他方法进行安装和配置。

希望以上回答对你有所帮助！

下载环境中的CUDA版本兼容的cudn用代码

在下载并安装CUDA（Compute Unified Device Architecture）时，你需要确保选择与你的系统硬件及运行环境兼容的版本。CUDA通常会提供针对特定操作系统（如Windows、Linux）和对应CUDA架构（比如CUDA 8.x支持Kepler架构，CUDA 9.x支持Maxwell等）的对应安装包。

为了确定合适的`cudnn`版本（CUDA深度学习库），你需要参考CUDA版本，并查看CuDNN的版本对应表，因为CuDNN是专为加速深度学习而设计的库，它有独立于CUDA版本的更新。

例如，如果你正在使用CUDA 11.x，那么应该查找与之匹配的CuDNN版本，比如CuDNN 8.x。安装时，你可能会看到类似这样的命令：

# 在Linux上安装CUDA和cuDNN (假设已下载好cuda-11.0.run和cudnn-11.0-linux-x64-v7.6.5.tgz)
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-11-0-local-ga2_11.0-41_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

# 需要先安装依赖库，如libncurses5-dev
sudo apt-get install libncurses5-dev

# 下载并解压cuDNN
wget https://developer.nvidia.com/downloads/cudnn/8.0#cudnn-11.0-linux-x64-v7.6.5.tgz
tar -xzf cudnn-11.0-linux-x64-v7.6.5.tgz
sudo cp -r cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp -r cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

# 更新环境变量，指向新安装的目录
echo 'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

记得根据实际的下载链接和文件名替换上述命令。执行完这些步骤后，你的系统就准备好了用于与CUDA 11.x兼容的cuDNN。