我已经搜索了很多地方,但我得到的都是如何安装它,而不是如何验证它是否安装。我可以验证我的NVIDIA驱动程序是否安装,CUDA是否安装,但我不知道如何验证CuDNN是否安装。非常感谢您的帮助,谢谢!
PS。 这是一个caffe实现。目前没有启用CuDNN,一切都可以正常工作。
我已经搜索了很多地方,但我得到的都是如何安装它,而不是如何验证它是否安装。我可以验证我的NVIDIA驱动程序是否安装,CUDA是否安装,但我不知道如何验证CuDNN是否安装。非常感谢您的帮助,谢谢!
PS。 这是一个caffe实现。目前没有启用CuDNN,一切都可以正常工作。
当前回答
要检查CUDA的安装,运行下面的命令,如果安装正确,下面的命令将不会抛出任何错误,并将打印正确的库版本。
function lib_installed() { /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep $1; }
function check() { lib_installed $1 && echo "$1 is installed" || echo "ERROR: $1 is NOT installed"; }
check libcuda
check libcudart
要检查CuDNN的安装,运行下面的命令,如果CuDNN安装正确,那么您将不会得到任何错误。
function lib_installed() { /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep $1; }
function check() { lib_installed $1 && echo "$1 is installed" || echo "ERROR: $1 is NOT installed"; }
check libcudnn
OR
您可以从任何目录运行以下命令
nvcc -V
它的输出应该是这样的
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61
其他回答
要检查CUDA的安装,运行下面的命令,如果安装正确,下面的命令将不会抛出任何错误,并将打印正确的库版本。
function lib_installed() { /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep $1; }
function check() { lib_installed $1 && echo "$1 is installed" || echo "ERROR: $1 is NOT installed"; }
check libcuda
check libcudart
要检查CuDNN的安装,运行下面的命令,如果CuDNN安装正确,那么您将不会得到任何错误。
function lib_installed() { /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep $1; }
function check() { lib_installed $1 && echo "$1 is installed" || echo "ERROR: $1 is NOT installed"; }
check libcudnn
OR
您可以从任何目录运行以下命令
nvcc -V
它的输出应该是这样的
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61
当通过。deb在ubuntu上安装时,你可以使用sudo apt search cudnn | grep installed
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
torch.backends.cudnn.m.is_available()
如何检查python代码:
from tensorflow.python.platform import build_info as tf_build_info
print(tf_build_info.cudnn_version_number)
# 7 in v1.10.0