torch.backends.cudnn.version()

应该能成功

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

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

Ubuntu 20.04LTS操作系统:

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

返回预期结果

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

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。