【工具】验证是否安装cuda和cuDNN

最新推荐文章于 2025-02-19 10:37:57 发布
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分类专栏： Pytorch 工具使用学习笔记 文章标签： pytorch 深度学习 python cuda cuDNN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kz_java/article/details/122067916
本文介绍两种方法来验证CUDA是否已成功安装：通过Python的PyTorch库检查和命令行工具nvcc。此外，还提供了一种验证cuDNN是否正确配置的方法，即利用PyTorch库进行检查。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

验证是否安装cuda

【验证cuda是否安装方法1】

import torch
print(torch.cuda.is_available())  #返回True则说明已经安装了cuda
#输出
True

【验证cuda是否安装方法2】

win+r–>输入cmd–>回车
在这里插入图片描述在命令行下输入nvcc -V后回车，如果出现如下所示内容说明cuda已经成功安装
在这里插入图片描述如果显示nvcc不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。说明cuda没有成功安装

验证cuDNN是否成功安装

其实这里说cuDNN安装是不恰当的，cuDNN不需要安装，只需要下载并把文件放在合适的位置即可，想了解如何安装cuDNN的话可以看我的另外一篇博客：cuDNN安装
【验证cuDNN是否安装】

from torch.backends import cudnn 
print(cudnn.is_available())  #返回True说明已经安装了cuDNN
#输出
True

在这里插入图片描述

Ubuntu系统下安装CUDA和CUDNN教程
Science prince的博客
08-28 1325
接下来我又添加CUDA10.0的环境变量，重启，此时tensorflow1.13和tensorflow2.0.0又可以1使用了，然后我又通过添加CUDA9.0环境变量，重启，这时tensorflow1.9又可以使用了。所以如果需要在一台电脑上安装多个版本的CUDA和cudnn是完全可行的，由于Linux上面的配置教程很多，这里就不讲了，本文以windows为例来说明，网上有很多在Linux下面的CUDA的切换，其实都是通过环境变量的设置与配置来实现的，但是window这一点坐的很方便，
如何验证 CUDA 是否启用
最新发布
2203_76013645的博客
05-24 163
根据你的显卡驱动支持的 CUDA 版本（通过。查看），选择对应的安装命令。
cudnn验证程序
12-29
安装完cudnn可以用这个程序进行验证。
windows系统下如何确认CUDA和CUDNN都安装成功了
普通人能赶追天才的方法只有坚持
09-18 3万+
在Windows操作系统下，很多人只知道怎么判断CUDA是否安装成功，却不知道该怎么样去判断CUDNN也安装成功，因此作者特地出了一篇文章来作为教程。
cuda、cuDNN和GPU版本的pytorch验证是否安装成功
qq_74092748的博客
09-24 1万+
cuda、cuDNN、GPU版本的pytorch安装验证，cuda、cuDNN的安装教程推荐。
检查CUDNN是否安装成功
weixin_38026145的博客
02-19 1755
cuda及cudnn不一定是安装失败，注意辨别验证方法
Windows 下安装CUDA和CUDNN以及验证是否安装成功
qq_36455412的博客
04-10 1万+
Windows 下安装CUDA和CUDNN以及验证是否安装成功
【学习AI-相关路程-参考学习-学习他人文章-win11上-安装cuda和cudnn-工具安装 】
qq_22146161的博客
08-15 1353
之前在Linux下也就是Ubuntu 20.04下，安装过cuda环境。【学习AI-相关路程-工具使用-自我学习-NVIDIA-cuda-工具安装 （1）】同时也在jetson orin NX上安装了，如下文章【学习AI-相关路程-工具使用-自我学习-jetson&cuda&pytorch-开发工具尝试-基础样例 （3）】
验证CUDA和CUDNN是否安装成功的方法
weixin_45674216的博客
03-21 5922
验证CUDA和CUDNN是否安装成功的方法 问题提出 在安装完CUDA和CUDNN之后，查看是否安装成功 问题解决 通过NVIDIA提供的 deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe 来查看GPU的状态，两者均在安装目录的 extras\demo_suite文件夹中 首先win+R启动cmd，cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe bandwidthTest.exe device
Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN的实现
09-14
在Ubuntu系统中，安装和卸载CUDA以及CUDNN是深度学习和GPU计算的重要环节。CUDA是NVIDIA提供的用于加速计算的应用程序编程接口(API)，而CUDNN是CUDA的深度神经网络库，优化了卷积神经网络等计算密集型任务。以下是...
conda安装cuda10.1+cudnn7.6.5，conda安装深度学习gpu环境
09-28
安装完成后，你可以通过运行以下命令检查CUDA和CUDNN是否正确安装： ```bash nvidia-smi ``` 这将显示GPU信息以及CUDA版本。同时，你也可以在Python环境中测试： ```python import torch print(torch.version....
cuda的验证程序
12-29
cuda安装完成后的验证程序
检测Cudnn是否安装成功
SophisticatedWolf的博客
08-13 9774
安装Cudnn后通过网上找到的方法（如下）没有任何输出，以为是没能安装成功。 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A2 或者 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR 或者 cat /usr/local/cuda-11.1/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A2 检测版本Cudnn是否安装成功的方法与老方法略有不同，头文.
ubuntu安装cudnn以及验证cudnn是否安装成功
weixin_53765004的博客
01-16 4452
ubuntu安装cudnn以及验证cudnn是否安装成功
验证CUDA和CUDNN是否正确安装，正常使用。
qq_57643185的博客
12-25 1071
出现下面这样的提示，大概率CUDA没啥问题。如果没出现或者版本不正确。版本不正确应该是环境变量中的PATH没有将你想要的版本上移到最上面。没出现应该是没有安装正确。结果都是PASS即可。
查看CUDA和CUDNN是否安装成功（conda 环境）
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wangpan007的博客
11-12 7万+
方法一、conda list 则说明CUDA和CUDNN已经配置成功 方法二、nvcc -V 如果安装成功会输出CUDA的版本信息（V要大写），如果没有安装nvcc，那么可以选择安装或者采用一方法，采用服务器可能出现没有权限的情况，需要得到root权限安装nvcc 方法三、打开CUDA和CUDNN目录 cat /usr/local/cuda/version.txt ...
测试CUDNN是否成功安装
zbbmm的博客
10-22 2万+
本文以在Ubuntu 1604 环境下，CUDA 10.0 CUDNN 7.6.0为例子介绍如何检测CUDNN是否成功安装。 cuDNN 7.6.0安装： tar -xvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.tgz cd cuda sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp lib64/*...
CUDA和CUDNN安装和版本验证
jiexijihe945的博客
07-03 4504
使用CUDA开发AI项目必然离不开CUDA和CUDNN的安装，今天这篇文章就是教你怎么验证CUDA和CUDNN是否安装成功和验证版本是不是安装对了。1、方法还有很多，两个就够了2、如果环境有问题，大概率测试程序是跑不完的。
pip安装cuda和cudnn
03-27
### 使用 Pip 安装支持 CUDA 和 cuDNN 的 TensorFlow 或 PyTorch #### 安装支持 CUDA 和 cuDNN 的 TensorFlow 对于 TensorFlow 2.x 及更高版本，官方已经简化了安装过程。无需分别安装 CPU 版本和 GPU 版本的 TensorFlow，因为安装过程中会自动检测并适配系统的硬件环境[^2]。 如果希望安装特定版本的 TensorFlow 并确保其兼容 CUDA 和 cuDNN，则可以通过以下命令完成： ```bash pip install tensorflow==2.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 此命令将从清华大学开源软件镜像站下载指定版本的 TensorFlow，并尝试匹配当前系统中的 CUDA 和 cuDNN 驱动程序版本[^1]。 需要注意的是，尽管 TensorFlow 自带 GPU 支持功能，但在实际运行前仍需确认本地已正确安装 NVIDIA 显卡驱动以及对应的 CUDA 工具包和 cuDNN 库[^3]。这些依赖项不会由 `pip` 提供，因此需要手动配置。 --- #### 安装支持 CUDA 和 cuDNN 的 PyTorch PyTorch 对于 GPU 加速的支持更加直观。可以直接通过以下命令来安装带有 CUDA 支持的 PyTorch： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 上述命令假设目标设备具备 CUDA 11.8 兼容性。如果使用的显卡或驱动不满足该条件，请访问 [PyTorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 查阅适合的具体版本链接[^4]。 同样地，为了使 PyTorch 能够充分利用 GPU 性能，也需要提前准备好相应的 NVIDIA 驱动、CUDA Toolkit 和 cuDNN 文件夹结构。 --- #### 手动验证 CUDA 和 cuDNN 是否正常工作 无论选择 TensorFlow 还是 PyTorch，都可以编写简单的测试脚本来检验框架是否能够识别 GPU 设备及其加速能力。以下是两个例子： ##### 测试 TensorFlow 中的 GPU 支持 ```python import tensorflow as tf if tf.test.is_gpu_available(): print("GPU is available and configured correctly.") else: print("No GPU detected or configuration failed.") ``` ##### 测试 PyTorch 中的 GPU 支持 ```python import torch if torch.cuda.is_available(): print(f"CUDA-enabled device found: {torch.cuda.get_device_name(0)}") else: print("No CUDA-capable devices were detected.") ``` 只有当所有前置组件均被妥善部署完毕后，才能顺利执行此类操作。 ---
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