libcudnn_ops_infer.so (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_ops_infer.so 上边的输出日志.so后的数字即为版本号。如果你通过conda安装了cuda那么可以通过以下命令查看: conda list |grepcudatoolkit cudatoolkit10.1.243h6bb024c_0defaults conda list |grepcudnn cudnn7.6.5cuda10.1_...
cuDNN:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 可以看到对于win系统,Pytorch支持的版本有10.2,11.3,11.6等。 cuDNN支持的版本有10.2,11.5,11.4等等。 这里我推荐装10.2或者11.3,原因见开头,不多做赘述。这里以11.3为例。 3.下载CUDA 在CUDAhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive中,寻找CUDA ...
火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业,提供云基础、视频与内容分发、数智平台VeDI、人工智能、开发与运维等服务,帮助企业在数字化升级中实现持续增长。本页核心内容:查找cuda和cudnn版本
CUDA和cuDNN各版本下载及版本对应关系 https://blog.csdn.net/mbdong/article/details/121769951 RTX3060 cuda11.3一条命令安装pytorch1.10.0 检查GPU驱动版本 在命令行输入nvidia-smi指令就能看到自己nvidia的驱动版本 NVIDIA官网,看下CUDA版本以及GPU驱动的对应关系: 可以看到要使用CUDA11.3,那么需要将显卡的驱动更新至...
查看CUDA安装情况:按“win+r”,输入cmd,进入终端,输入“nvcc -V”,然后查看cuda版本等情况: cuDNN 3.1 解压cuDNN压缩包,可以看到bin、include、lib文件夹: 3.2 找到CUDA文件夹位置,可以看到相同命名的bin、include、lib文件夹: 3.3 将cuDNN中bin、include文件夹内的文件对应复制到CUDA中的bin、include、文件夹内...
首先,需要安装正确版本的PyTorch、CUDA和CuDNN。假设我们要使用PyTorch 1.6.x版本,对应的CUDA版本为11.0,CuDNN版本为8.0。 安装完相应的软件后,我们可以通过以下代码来检查CUDA和CuDNN是否正确配置,并查看当前使用的版本: importtorchprint("PyTorch version:",torch.__version__)print("CUDA version:",torch.version...
本文将介绍如何查看TensorFlow版本号、CUDA版本、cuDNN版本以及如何检查GPU和CUDA的可用性。一、查看TensorFlow版本号要查看TensorFlow版本号,可以在Python中执行以下命令: import tensorflow as tf print(tf.__version__) 这将导入TensorFlow模块,并打印出版本号。二、查看CUDA版本要查看CUDA版本,可以执行以下命令: nvcc ...
五、检查 CUDA、cuDNN 是否安装成功 六、卸载 CUDA 首先确认电脑上安装了 NVIDIA 显卡 lspci | grep -i nvidia 一、安装显卡驱动 确认有显卡以后输入下面命令,以检查之前是否安装了驱动。 nvidia-smi 如果返回类似于下面的界面,说明已经安装了显卡驱动: 如果返回类似于下面的界面,则表示显卡驱动还没有安装。 如果...
Linux查看CUDA版本以及cudnn版本号 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)...
cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 测试系统 cuda 和 cudnn 有效性 test_cuda.py 代码语言:javascript 复制 importtorchprint(2.0)device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# Assume that...