我的回答展示了如何检查安装的CuDNN版本，这通常也是您想要验证的东西。首先需要找到已安装的cudn文件，然后解析该文件。要查找文件，您可以使用:

whereis cudnn.h
CUDNN_H_PATH=$(whereis cudnn.h)

如果这不起作用，请参阅下面的“Redhat分发”。

找到这个位置后，可以执行以下操作(将${CUDNN_H_PATH}替换为路径):

cat ${CUDNN_H_PATH} | grep CUDNN_MAJOR -A 2

结果应该是这样的:

#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 5
#define CUDNN_PATCHLEVEL 0
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

这意味着版本是7.5.0。

安装nvidia-cuda-toolkit

这种安装方法将cuda安装在/usr/include和/usr/lib/cuda/lib64中，因此你需要查看的文件在/usr/include/cudnn.h中

CUDNN_H_PATH=/usr/include/cudnn.h
cat ${CUDNN_H_PATH} | grep CUDNN_MAJOR -A 2

Debian和Ubuntu

从CuDNN v5开始(至少当你通过sudo dpkg -i <library_name>.deb packages安装时)，看起来你可能需要使用以下命令:

cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_v*.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

例如:

$ cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_v*.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2                                                         
#define CUDNN_MAJOR      6
#define CUDNN_MINOR      0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 21
--
#define CUDNN_VERSION    (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

#include "driver_types.h"
                      

表示安装了6.0.21版本的CuDNN。

Redhat分布

在CentOS上，我找到了CUDA的位置:

$ whereis cuda
cuda: /usr/local/cuda

然后我使用了我从这个位置找到的cudnn.h文件上的程序:

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

安装CuDNN只需要将文件放在CUDA目录中。如果你在安装caffe时正确地指定了路由和CuDNN选项，它将被CuDNN编译。

你可以使用cmake检查。创建一个caffe/build目录并运行cmake ..从那里。如果配置正确，你会看到这些行:

-- Found cuDNN (include: /usr/local/cuda-7.0/include, library: /usr/local/cuda-7.0/lib64/libcudnn.so)

-- NVIDIA CUDA:
--   Target GPU(s)     :   Auto
--   GPU arch(s)       :   sm_30
--   cuDNN             :   Yes

如果一切正常，只需运行make命令从那里安装caffe。

安装CuDNN只是复制一些文件。因此，要检查是否安装了CuDNN(以及您使用的是哪个版本)，只需检查这些文件。

安装 CuDNN

第一步:注册一个nvidia开发者账号并下载cudnn(大约80 MB)。你可能需要nvcc -version来获得你的cuda版本。

步骤2:检查cuda的安装位置。对于大多数人来说，它将是/usr/local/cuda/。你可以用哪个nvcc检查一下。

第三步:复制文件:

$ cd folder/extracted/contents
$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

检查版本

你可能需要调整路径。请参见安装的步骤2。

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

编辑:在以后的版本中，这可能是以下(归功于阿里斯)

$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

笔记

当你得到一个错误

F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:427] could not set cudnn filter descriptor: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM

对于TensorFlow，你可以考虑使用CuDNN v4而不是v5。

通过apt: https://askubuntu.com/a/767270/10425安装的Ubuntu用户

对于CUDnn 8.1及以上版本，使用以下命令:

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

我有cuDNN 8.0，上面的建议对我都不起作用。所需的信息在/usr/include/cudnn_version.h中，因此

cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

成功了。

torch.backends.cudnn.m.is_available()