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

当通过。deb在ubuntu上安装时，你可以使用sudo apt search cudnn | grep installed

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

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

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