控制台输入nvcc -V,出现下图所示则安装成功 3、安装cuDNN(使用tensorrt必须安装,不使用tensorrt则选择安装) 3.1、进入cuDNN Archive | NVIDIA Developer,选择对应CUDA版本以及操作系统版本进行安装 3.2、解压缩该文件 将该文件夹中bin、include、lib下的文件复制到CUDA安装路径下的bin、include、lib文件夹中 3.3、加入...
这段代码将打印出TensorFlow的GPU设备名称、CUDA和cuDNN的构建信息,以及cuDNN的版本号。 通过以上方法,你可以方便地查看CUDA和cuDNN的版本信息,从而确保你的开发环境配置正确。
1. 查看CUDA版本 方法1: 查看文件 cat /usr/local/cuda/version.txt 方法2: 命令 nvcc --version 2. 查看cudnn版本 代码语言:javascript 复制 cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR 输出如下:(图中版本为6)
如果安装了多个cuda,实际使用的可能不是/usr/local/cuda/下边的版本,这个时候可以使用nvcc -V指令来查看实际使用的cuda版本。 同理,cudnn的信息在其头文件 cudnn_version.h 里。 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A2#旧版cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep ...
查看CUDA 版本 查看cuDNN 版本 使用PyTorch 查看 CUDA 和 cuDNN 版本 References Linux 查看CUDA 版本 方法一: nvcc --version 或 nvcc -V 如果nvcc 没有安装,那么用方法二。 方法二: 去安装目录下查看: cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cuDNN 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h |...
查看cudnn版本 进入目录查看cudnn_version.h文件 一般放在:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include\cudnn_version.h (这里的v10.2中的10.2是我cuda的版本,每个人可能不一样) 那么接下来就是打开cudnn_version.h来查看版本,不要双击打开,不然会出现以下情形,无论是记事本还是word都打...
cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下,该路径下有一个version.txt文档,里面记录了cuda的版本信息 cat /usr/local/cuda/version.txt 即可查询 同理,cudnn的信息在其头文件里 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可查询...
2、安装cuDNN 解压文件：tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz 将解压...
本次由于选择的PyTorch是1.4版本,支持的是CUDA10.1,所以CUDA安装的版本是10.1。 一、安装Anaconda 1、win10 Anaconda官网https://www.anaconda.com/distribution/如下图,选择 根据自己的电脑位数进行选择,下载后安装即可。注意一点 需要勾选这两个选项。
cuda版本最新是10.0。 但目前最适合我们的则是9.2或者9.1。 如果我们因为某些原因想同时使用两个版本的话,应该怎么样呢? 很简单!一起按步骤来吧。 安装cuda和cudnn 关于具体的安装步骤可以查看这个网址:https://cloud.tencent.com/developer/article/1150185 ...