python中如何查看cudnn的版本

你可以使用以下代码来查看Python中安装的CuDNN版本：

import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

运行以上代码后，你会获得类似以下的输出：

[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

然后，你需要将 `device_type` 的值设置为 `"GPU"`，并使用 `system_lib` 属性来获取CuDNN的版本信息：

import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU')[0].system_info)

运行以上代码后，你会获得类似以下的输出：

{...
 'system_library': '/usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7',
 ...}

其中，`system_library` 属性显示了CuDNN的路径和版本号。在这个例子中，CuDNN的版本为7。

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anaconda 查看cudnn版本

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，它包含了许多常用的科学计算库和工具。它提供了一个方便的环境管理系统，可以轻松地创建、管理和切换不同的Python环境。

要查看cudnn版本，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开Anaconda Prompt或终端。
2. 激活你想要查看cudnn版本的Python环境。可以使用命令`conda activate <环境名称>`来激活环境。
3. 运行以下命令来查看cudnn版本：

   conda list cudnn

如果已经安装了cudnn，将会显示对应的版本号。

torch环境如何查看cudnn版本

要查看当前安装的`torch`版本的`cudnn`，可以在`python`环境下执行以下代码：

import torch
print(torch.backends.cudnn.version())

这将输出当前安装的`cudnn`版本的字符串。如果你没有安装`cudnn`，则会输出`None`。