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...
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 ...
有的时候一个Linux系统中很多cuda和cudnn版本,根本分不清哪是哪,这个时候我们需要进入conda的虚拟环境中,查看此虚拟环境下的cuda和cudnn版本。 初识CV:在conda虚拟环境中安装cuda和cudnn144 赞同 · 38 评论文章 1. 查看torch版本 import torch print(torch.__version__) # 结果 # 1.0.0a0 2. 查看cuda版本...
1.2 进入Python环境 1.3 查看pytorch版本 2 查看torchvision版本 2.1 打开终端,激活相应的环境 2.2 进入python环境 2.3 查看torchvision版本 3 查看cuda版本 3.1 打开终端,激活相应的环境 3.2 进入Python环境 3.3 查看cuda版本 4 查看cudnn版本 4.1 打开终端,激活相应的环境 4.2 进入Python环境 4.3 查看cudnn版本 5 ...
在Python环境中，确认torch、cuda和cudnn的具体版本是编程中的一项重要任务。首先，我们通过以下步骤来逐一查看这些库的版本信息：1. 打开Python的交互式环境，确保你正在使用的conda虚拟环境已经激活。在终端或命令行中，输入以下命令来查看torch的版本：python import torch print(torch.__version__)这将...
1. 查看nvidia显卡驱动/cuda/cudnn版本: 1#nvidia显卡驱动2cat/proc/driver/nvidia/version34#cuda5cat/usr/local/cuda/version.txt67#cudnn8cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h |grepCUDNN_MAJOR -A2910#检测自己是否成功安装nvidia显卡驱动11nvidia-smi #若出现电脑GPU列表,即安装成功12或者13nvidia-settings...
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cudn...