如何检查Tensorflow、CUDA和CUDNN版本及GPU可用性

本文档主要介绍了如何在Python环境中检查TensorFlow、CUDA和CuDNN的版本，以及如何验证GPU和CUDA的可用性。 在深度学习领域，TensorFlow是一个广泛使用的开源库，它依赖于NVIDIA的CUDA和CuDNN来加速在GPU上的计算。了解这些组件的版本和状态对于确保顺利运行GPU加速的模型训练至关重要。 1. **查看TensorFlow版本**： 在终端中，首先激活对应的Python虚拟环境（例如：`conda activate tensorflow1140cuda100`）。然后启动Python解释器（`python`），导入TensorFlow库（`import tensorflow as tf`），并使用`tf.__version__`或`print(tf.__version__)`来打印当前安装的TensorFlow版本。同时，`tf.__path__`可以显示TensorFlow库的安装路径。 2. **查看CUDA版本**： 同样在激活的环境中，通过在终端中输入`conda list | grep cuda`，可以列出所有与CUDA相关的包及其版本，从而确定CUDA的版本。 3. **查看CuDNN版本**： CuDNN的版本通常不会直接显示，但可以通过查看CUDA的安装目录找到相关信息。在某些情况下，安装TensorFlow时CuDNN版本会与CUDA版本匹配，这可以从TensorFlow的版本信息间接推断。 4. **检查GPU可用性**： 在Python环境下，使用`tf.test.is_gpu_available()`可以判断系统是否检测到可用的GPU。如果返回`True`，则表示GPU可用于TensorFlow计算。 5. **验证CUDA可用性**： 要确认TensorFlow是否构建时支持CUDA，可使用`tf.test.is_built_with_cuda()`。如果返回`True`，意味着TensorFlow可以利用CUDA进行计算。 在进行深度学习项目时，确保所有这些组件的兼容性和正确配置至关重要。不同版本的TensorFlow可能需要特定版本的CUDA和CuDNN，因此在升级或安装新版本时，务必核对官方文档中的兼容性矩阵，以避免可能出现的问题。此外，安装完毕后，检查这些版本和GPU的可用性，可以确保你已经成功配置了GPU加速的深度学习环境。