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  • 在 Linux 和 Windows 系统下查看 CUDA 和 cuDNN 版本的方法,包括使用 nvcc 命令


    一直都比较头疼cuda与cudnn版本查看问题,两个系统不一样也不好查看,命令不通用

    Linux

    查看 CUDA 版本

    方法一:

    nvcc --version
    
    • 1

    或

    nvcc -V
    
    • 1

    如果 nvcc 没有安装,那么用方法二。

    方法二:

    去安装目录下查看:

    cat /usr/local/cuda/version.txt
    
    • 1

    查看 cuDNN 版本

    cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
    
    • 1

    如果没有,那么可能没有安装 cuDNN。

    如果是为了使用 PyTorch/TensorFlow,在 Linux 服务器上推荐使用 conda 安装,使用 conda 可以很方便安装 PyTorch/TensorFlow 以及对应版本的 CUDA 和 cuDNN。

    Windows

    查看 CUDA 版本

    在命令行中执行:

    nvcc --version

    或者进入 CUDA 的安装目录查看:

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

    查看 cuDNN 版本

    进入 CUDA 的安装目录查看文件 cudnn.h :(注意修改v9.0)

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include\cudnn.h

    如下所示,cuDNN 版本为 7.2.1 :

    使用 PyTorch 查看 CUDA 和 cuDNN 版本

    import torch
    
    print(torch.__version__)
    
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    print(torch.version.cuda)
    
    • 1
    print(torch.backends.cudnn.version())
    
    • 1
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/kelly1250230225/article/details/134528707
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