验证grep是否成功

grep命令实战

grep "string" myfile

if [ $? -eq 0 ]

then

     echo 字符串string存在与文件myfile中

else

     echo 字符串string不存在与文件myfile中

fi

说明:

1.$?  代表上一条命令的返回值

grep 找到 字符串会返回0

没找到会返回1

### 验证 cuDNN 安装是否成功 在 Linux 系统中,可以通过多种方式验证 cuDNN 是否成功安装并正确配置。以下是几种常见的验证方法: #### 检查 cuDNN 头文件和库文件 cuDNN 安装完成后,通常会在 CUDA 的安装目录下放置头文件和共享库文件。可以通过以下命令检查这些文件是否存在: ```bash ls /usr/local/cuda/include/cudnn*.h ls /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` 如果系统中存在这些文件,则表示 cuDNN 已经被安装到系统中。 #### 查看 cuDNN 版本信息 可以通过查看 cuDNN 的版本头文件来确认其版本号: ```bash cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` 输出将包含类似以下内容的版本信息: ```c #define CUDNN_MAJOR 8 #define CUDNN_MINOR 9 #define CUDNN_PATCHLEVEL 2 ``` 这些信息表明当前安装的 cuDNN 版本为 8.9.2 [^3]。 #### 编译并运行 cuDNN 示例程序 如果在安装 cuDNN 时也安装了示例程序,则可以通过编译和运行示例来验证 cuDNN 是否正常工作。进入示例目录并执行以下命令: ```bash cd /usr/src/cudnn_samples_v8 make clean && make ./mnistCUDNN ``` 如果示例程序成功运行并输出 "Test passed!",则表示 cuDNN 已正确安装并能够与 CUDA 协同工作 [^3]。 #### 使用 Python 深度学习框架验证 如果系统中已安装支持 GPU 加速的深度学习框架(如 TensorFlow 或 PyTorch),也可以通过这些框架来验证 cuDNN 是否可用。 在 Python 中使用 TensorFlow 检查 cuDNN 是否可用: ```python import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))) ``` 如果输出显示有可用的 GPU 设备,则表示 TensorFlow 已成功识别到 CUDA 和 cuDNN 支持。 在 PyTorch 中验证: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.backends.cudnn.enabled) ``` 如果输出为 `True`,则表示 PyTorch 已成功检测到 CUDA 和 cuDNN 支持。 --- ###
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