Windows系统查看cudnn是否安装成功

要查看CUDNN是否成功安装在Windows系统上，可以按照以下步骤进行：

1. 打开命令提示符或PowerShell终端。
2. 输入以下命令并按回车键：

   nvcc --version

如果能够正确显示NVIDIA CUDA编译器的版本信息，则表示CUDA已经正确安装。
3. 输入以下命令并按回车键：

   cudnn_version

如果能够正确显示CUDNN的版本信息，则表示CUDNN已经成功安装。

如果无法找到`nvcc`或`cudnn_version`命令，可能是CUDA和CUDNN的环境变量没有正确设置。你可以检查是否将CUDA和CUDNN的安装路径添加到系统的环境变量中。

请注意，CUDNN是NVIDIA提供的一个用于深度学习的加速库，它需要与CUDA一起使用。因此，在检查CUDNN是否安装成功之前，确保已经正确安装了相应版本的CUDA。

相关问题

windows安装cudnn

为了在Windows上安装cuDNN，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，您需要下载cuDNN的zip文件。您可以从NVIDIA的官方网站上获取适用于您的CUDA版本的cuDNN文件。

2. 下载完成后，解压缩zip文件并提取其中的bin、lib和include文件夹。

3. 打开资源管理器，导航到CUDA的安装目录。默认情况下，CUDA的安装目录位于"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1"。

4. 复制并替换cuDNN中的bin文件夹中的内容到CUDA安装目录中的相应位置。

5. 同样地，复制并替换cuDNN中的lib文件夹中的内容到CUDA安装目录中的相应位置。

6. 最后，复制并替换cuDNN中的include文件夹中的内容到CUDA安装目录中的相应位置。

完成上述步骤后，您已成功安装cuDNN。您可以通过运行一些示例程序，如bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe来验证安装是否成功。您可以在命令提示符中使用cd命令切换到相应的示例程序目录，然后运行这些程序来进行验证。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [cuDNN在Windows中的安装](https://blog.csdn.net/xihoney/article/details/121064176)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Windows10系统下CUDA和cuDNN安装教程](https://blog.csdn.net/Angeldream123/article/details/123526012)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

windows 安装 cuDNN

以下是在 Windows 上安装 cuDNN 的步骤：

1. 下载 cuDNN 的安装包，下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn 。请注意，您需要先注册 NVIDIA 开发者计划才能下载 cuDNN。

2. 解压缩 cuDNN 的安装包。

3. 将 cuDNN 的文件复制到 CUDA 的安装目录中。默认情况下，CUDA 的安装目录位于 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X （其中 X.X 是 CUDA 的版本号）。在这个目录下，您会找到一个名为“include”的文件夹和一个名为“lib\x64”的文件夹。

4. 将 cuDNN 的头文件复制到 CUDA 的 include 目录中。在 cuDNN 的解压缩文件夹中，找到一个名为“cuda”的文件夹。将此文件夹下的所有内容复制到 CUDA 的 include 目录中。

5. 将 cuDNN 的库文件复制到 CUDA 的 lib\x64 目录中。在 cuDNN 的解压缩文件夹中，找到一个名为“lib\x64”的文件夹。将其中的 cudnn.lib 文件复制到 CUDA 的 lib\x64 目录中。

6. 设置环境变量。在系统变量中添加两个新的变量，分别为：

a. CUDA_PATH：将其值设置为 CUDA 的安装路径，例如 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0。

b. PATH：将其值添加 CUDA 的 bin 目录路径，例如 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin。

7. 安装完成后，可以使用以下命令验证 cuDNN 是否正确安装：

    nvcc --version

如果出现以下信息，则表示安装成功：

    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
    Built on Sun_Jul_28_19:07:16_Pacific_Daylight_Time_2019
    Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.168

如果出现以下错误信息，则表示未正确安装 cuDNN：

    nvcc fatal: nvcc cannot find a supported version of Microsoft Visual Studio. Only the versions 2017 and 2019 are supported

如果出现以上错误信息，请检查您的环境变量是否正确设置，并重新安装 cuDNN。

希望这些步骤能够帮助您安装 cuDNN。