【工具】验证是否安装cuda和cuDNN

最新推荐文章于 2025-04-19 10:40:49 发布
最新推荐文章于 2025-04-19 10:40:49 发布
阅读量9.0k 收藏 27
点赞数 8
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
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kz_java/article/details/122067916
版权
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 1142
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，
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
cudnn验证程序
12-29
安装完cudnn可以用这个程序进行验证。
在Windows 11上面安装CUDA 和 CUDNN 详细教程
最新发布
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
04-19 1589
在 Windows 11 上安装 CUDA 和 cuDNN 是利用 NVIDIA GPU 进行加速计算和深度学习开发的关键步骤。通过本文的详细讲解，读者可以全面了解 CUDA 和 cuDNN 的概念、安装方法、配置步骤、应用场景以及注意事项。无论是在深度学习框架加速、计算机视觉、高性能计算还是游戏开发等领域，CUDA 和 cuDNN 都能够提供强大的计算支持，帮助开发者提高工作效率和应用性能。随着深度学习和 GPU 计算技术的不断发展，CUDA 和 cuDNN 将持续优化和进化。性能提升。
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 1271
cuda及cudnn不一定是安装失败，注意辨别验证方法
验证CUDA和CUDNN是否安装成功的方法
weixin_45674216的博客
03-21 5796
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
【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 1307
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）】
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 9688
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 4209
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
12-25 977
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）
热门推荐
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 4418
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。
判断CUDA和CUDNN是否安装成功并正常使用
DvLee
10-28 3万+
最近又捡起YOLOv3来练练手，检测医学B超图像。 重新搭建环境，由于网速时快时慢，搭建起来相当痛苦，最终还是搭建完成了。 下面分享下如何判断CUDA是否正常使用。 正文 一、判断安装情况 首先是判断cuda是否安装成功。 一般安装路径为/usr/local/cuda 使用nvcc -v命令可以输出cuda版本 然后是判断cudnn，这个库安装很简单，只需把cudnn的include和lib64里面的文件拷到cuda相应目录即可，所以判断是否安装的方式是，到cuda的include和lib64，用ls |
安装cuda和cudnn和pytorch
02-22
### 如何在特定操作系统上安装 CUDA、cuDNN 和 PyTorch #### 选择合适的版本 为了确保兼容性和稳定性，在安装之前应当确认各个组件之间的匹配关系。对于不同版本的 CUDA 和 cuDNN，PyTorch 支持的具体情况可能有所不同[^3]。 #### 安装 CUDA 针对 Linux 系统而言，可以通过官方文档获取详细的安装指导。通常情况下，建议采用 runfile 或者 deb (Ubuntu/Debian) 方式的安装方法来部署 CUDA 工具包。完成安装之后，记得按照说明调整环境变量设置，使 CUDA 的二进制文件路径和库路径被正确加入到系统的 `PATH` 及 `LD_LIBRARY_PATH` 中并即时生效[^1]。 ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### 安装 cuDNN 下载对应于所选 CUDA 版本的 cuDNN 库，并将其解压至已有的 CUDA 安装目录下。此过程同样适用于大多数主流的操作系统平台。需要注意的是，操作前应先注册成为 NVIDIA 开发者计划成员以便获得访问权限。 #### 安装 PyTorch 借助 Anaconda 发行版能够简化 Python 包管理流程；而对于纯 pip 用户，则可以直接利用命令行工具执行如下指令： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` 上述例子假设使用的是 CUDA 11.7 版本的支持。实际应用时需依据个人需求替换相应参数以适配不同的硬件条件与软件依赖关系。 #### 验证安装成功与否 最后一步至关重要——即验证整个环境搭建是否顺利完成。这可通过编写简单的测试程序实现，比如运行一段涉及张量运算的小脚本来观察是否存在错误提示信息。另外也可以调用内置函数查询当前设备状态以及加载的驱动版本号等细节[^2]。
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值