【工具】验证是否安装cuda和cuDNN

最新推荐文章于 2025-09-16 20:24:10 发布
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#pytorch #深度学习 #python #cuda #cuDNN

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。
该文章已生成可运行项目，

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

本文章已经生成可运行项目
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pip安装cuda和cudnn
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### 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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