Windows10检查Cuda和cuDNN是否安装成功?

此博客基于上篇完成的CUDA和cuDNN安装,介绍检查安装是否成功的方法。可在命令行输入特定内容检查cuda安装,进入cuda安装路径找到两个.exe文件并执行相应操作,若出现指定界面,则代表cuDNN安装成功。

简介:根据上篇博客已经完成了CUDA和cuDNN的安装步骤。下面将来检查它们是否安装成功。

cuda和cuDNN详细安装教程博客地址如下:
https://blog.youkuaiyun.com/jhsignal/article/details/111401628

1 .首先win+R进入CMD,在命令行输入nvcc -V,如下图所示,则表示cuda已经安装成功。在这里插入图片描述

2 .进入到cuda的安装路径,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite,找到如下两个.exe文件:

在这里插入图片描述
首先执行:deviceQuery.

### 验证 cuDNNWindows是否配置成功的方法 在 Windows 系统中验证 cuDNN 是否正确配置,可以通过以下方法进行检查。以下是具体的操作说明: #### 1. 使用 `deviceQuery.exe` `bandwidthTest.exe` 首先确保 CUDA 已经正确安装。可以打开文件夹路径 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.X\extras\demo_suite`[^3],其中 `vXX.X` 是 CUDA 的版本号。如果存在 `deviceQuery.exe` `bandwidthTest.exe` 文件,则可以在该目录下打开命令行窗口运行以下命令: ```cmd deviceQuery.exe ``` 如果输出结果显示设备信息并提示成功,则说明 CUDA 配置正常。 接着运行: ```cmd bandwidthTest.exe ``` 若测试结果无错误,则进一步确认了 CUDA 的功能完整性。 #### 2. 编写简单的测试代码 可以通过编写一个简单的 Python 脚本来测试 cuDNN 是否可用。以下是一个基于 TensorFlow PyTorch 的示例代码: ##### 使用 TensorFlow 测试 cuDNN ```python import tensorflow as tf # 检查是否有可用的 GPU gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU') print("Num GPUs Available: ", len(gpus)) # 测试 cuDNN 功能 if gpus: try: # 创建一个模型实例 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(None, None, 1)), tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same'), ]) print("cuDNN is working correctly.") except RuntimeError as e: print(f"Error occurred: {e}") ``` ##### 使用 PyTorch 测试 cuDNN ```python import torch from torch.nn import Conv2d # 检查是否有可用的 GPU if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") x = torch.randn(1, 1, 64, 64).to(device) conv = Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1).to(device) # 运行卷积操作 y = conv(x) print("cuDNN is working correctly.") else: print("No GPU available or cuDNN not configured properly.") ``` 如果上述代码能够成功运行且没有报错,则表明 cuDNN 已正确配置。 #### 3. 检查环境变量 确保系统环境变量中已正确添加 CUDA cuDNN 的路径。例如,`CUDA_PATH` 应指向 CUDA 安装目录,而 `PATH` 中应包含 `bin` 子目录的路径。通常默认路径为: ```plaintext C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.X\bin ``` 同cuDNN 的 `.dll` 文件应放置在 `CUDA\bin` 目录下[^2]。 #### 4. 检查日志输出 运行上述脚本,如果 GPU 加速未启用 cuDNN 配置失败,通常会生成相关错误信息。请仔细阅读错误日志以定位问题。 --- ### 注意事项 - 如果使用的是深度学习框架(如 TensorFlow PyTorch),建议优先参考框架官方文档中的兼容性列表,确保所安装CUDA cuDNN 版本与框架版本匹配。 - 若以上步骤均通过但仍然无法正常使用,请重新检查安装过程中的路径设置以及依赖库的完整性。
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