ubuntu系统如何查看已安装cudnn版本

在Ubuntu系统中,你可以使用以下命令来查看已安装的cuDNN(CUDA Deep Neural Network)版本:

  1. 打开终端:你可以按下 Ctrl+Alt+T来打开终端。
  2. 运行以下命令:输入以下命令并按下回车键。
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
  1. 查看结果:命令的输出会显示已安装的cuDNN版本信息。通常,输出的前两行会包含 #define CUDNN_MAJOR和 #define CUDNN_MINOR,紧接着是cuDNN的主要版本号和次要版本号。

例如,如果输出如下所示:

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 2
#define CUDNN_PATCHLEVEL 1
--

这表示你的系统安装了cuDNN 8.2.1版本。

请注意,这种方法假定你已经正确安装了cuDNN,并且路径 /usr/local/cuda/include/cudnn.h是默认的安装路径。如果你的安装路径不同,你需要相应地调整命令中的路径。

希望这个方法能够帮助你查看已安装的cuDNN版本。

### 验证 cuDNNUbuntu 系统中是否已安装的方法 在 Ubuntu 系统中,验证 cuDNN 是否已正确安装可以通过以下几种方法实现: #### 1. 检查相关库文件是否存在 cuDNN 的核心文件通常会被安装到特定目录下。可以通过检查这些文件是否存在来确认 cuDNN 是否已安装。 - 检查 `libcudnn.so` 文件是否存在: ```bash ls /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so ``` 如果该命令返回文件路径,则表示 cuDNN安装[^2]。 - 如果上述路径未找到文件,可以尝试查找其他可能的安装路径: ```bash find /usr/ -name "libcudnn*" ``` 此命令会列出所有与 `libcudnn` 相关的文件,帮助确认 cuDNN安装位置[^3]。 #### 2. 使用 Python 测试 cuDNN 支持 通过 Python 和 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架,可以测试系统是否支持 cuDNN。 - 检查 PyTorch 是否支持 cuDNN: ```python import torch as tc from torch.backends import cudnn print("CUDA Available:", tc.cuda.is_available()) print("cuDNN Version:", cudnn.version()) ``` 如果输出显示 `CUDA Available: True` 并且返回了有效的 cuDNN 版本号(如 `8902`),则表明 cuDNN 已正确安装并被 PyTorch 支持[^5]。 #### 3. 运行 cuDNN 示例程序 安装 cuDNN 时,通常会附带一些示例程序。可以通过运行这些示例程序来验证安装是否成功。 - 示例程序路径通常位于 `/usr/src/cudnn_samples_*` 或 `/usr/local/cuda/samples`。 - 进入示例程序目录并编译运行: ```bash cd /usr/src/cudnn_samples* make clean && make ./mnistCUDNN ``` 如果程序能够正常运行并输出结果,则说明 cuDNN 安装成功[^3]。 #### 4. 检查环境变量配置 确保系统环境变量已正确配置以支持 cuDNN。 - 检查 `LD_LIBRARY_PATH` 是否包含 cuDNN 库路径: ```bash echo $LD_LIBRARY_PATH ``` 应包含类似 `/usr/lib/x86_64-linux-gnu` 或 `/usr/local/cuda/lib64` 的路径[^3]。 - 如果未设置,可以手动添加: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH ``` ### 注意事项 - 如果在 `/usr/lib/x86_64-linux-gnu/` 下找不到 `libcublas` 库,可以尝试在 `/usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/` 中查找。 - 确保 CUDA 和 cuDNN版本兼容性,否则可能导致功能异常或无法加载。 ---
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