是否有任何快速命令或脚本来检查安装的CUDA版本?
我在安装目录下找到了4.0的手册,但我不确定它是否是实际安装的版本。
是否有任何快速命令或脚本来检查安装的CUDA版本?
我在安装目录下找到了4.0的手册,但我不确定它是否是实际安装的版本。
当前回答
在Ubuntu上:
Try
$cat/usr/local/cuda/version.txt或$cat/usr/local/cuda-8.0/version.txt
有时文件夹名为“Cuda版本”。
如果以上都不起作用,请尝试转到$/usr/local/找到Cuda文件夹的正确名称。
输出应类似于:CUDA版本8.0.61
其他回答
正如Jared在命令行的评论中提到的:
nvcc --version
(或/usr/local/cuda/bin/nvcc-version)提供cuda编译器版本(与工具包版本匹配)。
从应用程序代码中,可以使用
cudaRuntimeGetVersion()
或驱动程序API版本
cudaDriverGetVersion()
正如Daniel所指出的那样,deviceQuery是一个SDK示例应用程序,可以查询上面的内容以及设备功能。
正如其他人所指出的,您也可以使用(例如,在Mac或Linux上)检查version.txt的内容
cat /usr/local/cuda/version.txt
但是,如果安装了CUDA工具包的另一个版本,而不是从/usr/local/CUDA符号链接的版本,则如果PATH中的另一版本早于上述版本,则可能会报告版本不准确,因此请谨慎使用。
首先你应该找到Cuda的安装位置。
如果是像这里这样的默认安装,位置应该是:
对于ubuntu:
/usr/local/cuda
在此文件夹中,您应该有一个文件
版本.txt
使用任何文本编辑器打开此文件或运行:
cat version.txt
从文件夹
OR
cat /usr/local/cuda/version.txt
其他受访者已经描述了可以使用哪些命令检查CUDA版本。在这里,我将描述如何将这些命令的输出转换为格式为“10.2”、“11.0”等的环境变量。
概括一下,您可以使用
nvcc --version
了解CUDA版本。我想这应该是你的第一个停靠港。如果安装了多个版本的CUDA,此命令应打印出PATH中最高的副本版本。
输出如下所示:
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Jun_11_22:26:38_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.0, V11.0.194
Build cuda_11.0_bu.TC445_37.28540450_0
我们可以将这个输出传递给sed,以便只选择MAJOR.MINOR发布版本号。
CUDA_VERSION=$(nvcc --version | sed -n 's/^.*release \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*$/\1/p')
如果nvcc不在您的路径上,您应该能够通过指定nvcc默认位置的完整路径来运行它。
/usr/local/cuda/bin/nvcc --version
其输出与上述相同,并且可以以相同的方式对其进行解析。
或者,您可以从version.txt文件中找到CUDA版本。
cat /usr/local/cuda/version.txt
其输出
CUDA Version 10.1.243
可以使用sed进行解析,以仅选择MAJOR.MINOR发布版本号。
CUDA_VERSION=$(cat /usr/local/cuda/version.txt | sed 's/.* \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*/\1/')
请注意,有时version.txt文件引用的CUDA安装不同于nvcc--version。在这种情况下,nvcc版本应该是您实际使用的版本。
我们可以将这三种方法结合在一起,以稳健地获得CUDA版本,如下所示:
if nvcc --version 2&> /dev/null; then
# Determine CUDA version using default nvcc binary
CUDA_VERSION=$(nvcc --version | sed -n 's/^.*release \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*$/\1/p');
elif /usr/local/cuda/bin/nvcc --version 2&> /dev/null; then
# Determine CUDA version using /usr/local/cuda/bin/nvcc binary
CUDA_VERSION=$(/usr/local/cuda/bin/nvcc --version | sed -n 's/^.*release \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*$/\1/p');
elif [ -f "/usr/local/cuda/version.txt" ]; then
# Determine CUDA version using /usr/local/cuda/version.txt file
CUDA_VERSION=$(cat /usr/local/cuda/version.txt | sed 's/.* \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*/\1/')
else
CUDA_VERSION=""
fi
此环境变量对于下游安装非常有用,例如当pip安装为正确CUDA版本编译的pytorch副本时。
python -m pip install \
"torch==1.9.0+cu${CUDA_VERSION/./}" \
"torchvision==0.10.0+cu${CUDA_VERSION/./}" \
-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
同样,当未安装CUDA时,可以安装CPU版本的pytorch。
if [ "$CUDA_VERSION" = "" ]; then
MOD="+cpu";
echo "Warning: Installing CPU-only version of pytorch"
else
MOD="+cu${CUDA_VERSION/./}";
echo "Installing pytorch with $MOD"
fi
python -m pip install \
"torch==1.9.0${MOD}" \
"torchvision==0.10.0${MOD}" \
-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
但要小心这一点,因为当您打算使用GPU支持时,可能会意外安装仅CPU版本。例如,如果您在没有GPU的服务器登录节点上运行安装脚本,那么您的作业将部署到有GPU的节点上。在这种情况下,登录节点通常不会安装CUDA。
如果您安装了PyTorch,只需在IDE中运行以下代码:
import torch
print(torch.version.cuda)
[编辑的答案。感谢所有更正的人]
如果你跑步
nvidia-smi
您应该在命令输出的右上角找到安装的驱动程序支持的CUDA版本最高CUDA版本。至少我发现CUDA版本10.0的输出。,