验证cudnn是否安装好

可以通过以下步骤验证cudnn是否安装好：

1. 首先，检查您的CUDA版本。在终端或命令提示符下运行以下命令：

nvcc --version

如果CUDA已正确安装，则应显示CUDA版本号。

2. 然后，打开cudnn下载页面（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download）并选择与您的CUDA版本和操作系统相对应的cudnn版本进行下载。

3. 下载完成后，解压缩文件并进入解压缩后的文件夹。

4. 在文件夹中，您应该看到一个名为“samples”的文件夹。进入该文件夹并运行以下命令：

make clean && make

如果运行成功，则表示cudnn已正确安装。

5. 最后，您可以在终端或命令提示符下运行以下命令以验证您的安装：

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
cd  $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN

如果能够成功运行mnistCUDNN，则表示您已正确安装cudnn。

相关问题

怎么验证cudnn是否安装成功

可以通过以下步骤来验证cudnn是否安装成功：

1. 打开终端并进入cuda安装目录，通常默认为/usr/local/cuda。

2. 进入cudnn安装目录，通常默认为/usr/local/cuda/include/cudnn.h。

3. 输入命令：cat cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2，如果输出类似如下内容，则表示cudnn已经安装成功：

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)
#define CUDNN_VERSION_MINIMUM (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100)

注意：以上命令需要在安装cudnn的机器上运行，若在其他机器上运行则结果可能不准确。

验证 cudnn 安装成功

验证 CUDA 和 cuDNN 是否安装成功通常是在使用深度学习框架如 PyTorch 或者 TensorFlow 时的重要步骤，因为它们都依赖于 NVIDIA 的库。以下是检查cuDNN是否安装并已链接到适当CUDA版本的一般方法：

**对于PyTorch：**

1. 打开命令行终端或Anaconda Prompt。
2. 输入 `import torch`，然后查看输出。如果安装了cuDNN，你会看到类似这样的信息：“cuDNN version x.y.z”（x.y.z是你实际安装的版本号）。
3. 如果没有看到cuDNN版本信息，尝试运行 `torch.backends.cudnn.enabled` 和 `torch.backends.cudnn.version()`。

**对于TensorFlow：**

1. 使用 `import tensorflow as tf`
2. 在Python交互模式下，运行 `tf.test.is_built_with_cuda()`，如果返回True，说明CUDA和cuDNN都已安装。
3. 也可以用 `tf.config.list_physical_devices('GPU')` 来确认是否有可用的GPU设备，并通过 `tf.__version__` 检查是否支持cuDNN。

**相关问题--:**
1. 如何在PyTorch中查看cuDNN版本？
2. TensorFlow如何检查是否使用了cuDNN？
3. 哪些命令用于确认GPU设备和cuDNN支持？