上面的代码首先通过TensorFlow和PyTorch的相关接口获取cuDNN的版本,并输出到控制台。 流程图 在查看cuDNN版本的过程中,我们可以将这个流程整理为一个简单的流程图,帮助理解整体逻辑。 TensorFlowPyTorch是否开始选择框架导入TensorFlow导入PyTorch获取cuDNN版本输出cuDNN版本判断cuDNN是否可用获取cuDNN版本输出cuDNN不可用结束 ...
在Python中查看cuDNN版本可以通过几种方式实现,其中一种常见且直接的方法是使用PyTorch库。以下是详细的步骤和代码示例: 步骤1:导入PyTorch库 首先,确保你已经安装了PyTorch库。如果还没有安装,可以通过pip进行安装: bash pip install torch 步骤2:使用torch.backends.cudnn.version()函数查看cuDNN版本 在Python脚本...
1. 查看torch版本 import torch print(torch.__version__) # 结果 # 1.0.0a0 2. 查看cuda版本 import torch print(torch.version.cuda) # 结果 # 9.0.176 3. 查看cudnn版本 import torch print(torch.backends.cudnn.version()) # 结果 # 7301发布...
python import torch print(torch.__version__)这将显示你当前环境中torch库的版本号。2. 接下来，查看cuda版本。在终端中，运行:nvidia-smi 这个命令将显示你的NVIDIA GPU驱动程序和CUDA Toolkit的版本信息。找到"Driver Version"和"CUDA Version"部分，即可得到cuda的版本号。3. 对于cudnn版本，它通常...
2.tensorflow/cuda/cudnn/python版本关系: 配置深度学习环境一定要明确版本对应关系,才能事半功倍。 首先,明确cuda与nvidia显卡驱动版本对应: 其次,tensorflow/cuda/cudnn/python版本对应: GPU: 其中,cudnn与cuda之间详细版本对应请查看官网:NVIDIA,Yes!
1查看CUDA版本号 低版本使用: nvcc -v 高版本使用: nvcc --version 查看CUDA版本号。 2 查看cuDNN版本号 旧版本cuDNN使用以下命令查看版本号: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 而高版本的cuDNN的版本号已经不在cudnn.h中了, 而是在cudnn_version.h中,我们也需要将cu...