查看CUDA和CUDNN是否安装成功（conda 环境）

最新推荐文章于 2025-03-27 08:58:08 发布
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分类专栏： 环境配置 文章标签： linux cuda
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方法一、conda list
在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述
方法三、打开CUDA和CUDNN目录

cat /usr/local/cuda/version.txt
conda虚拟环境下cuda 10.2 cudnn 7.6.5安装
weixin_43480227的博客
09-14 1628
【代码】conda虚拟环境下cuda 10.2 cudnn 7.6.5安装。
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/*...
Conda虚拟环境中CUDA、cudnn、pytorch安装
m0_62118546的博客
01-13 924
显卡 || CUDA = DRIVER驱动 + 动态链接库 |一个电脑只需要装一个完整的CUDA（即DRIVER+动态链接库）。在虚拟环境中，只需要装部分cuda，即动态链接库即可。
检测Cudnn是否安装成功
SophisticatedWolf的博客
08-13 9671
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系统如何查看已安装cudnn版本
最新发布
ui99tew1的博客
03-27 463
如果你的安装路径不同，你需要相应地调整命令中的路径。请注意，这种方法假定你已经正确安装了cuDNN，并且路径。希望这个方法能够帮助你查看已安装的cuDNN版本。这表示你的系统安装了cuDNN 8.2.1版本。
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。
怎么看cudnn是否安装成功
weixin_51350942的博客
08-29 1万+
怎么看cudnn是否安装成功
检查CUDNN是否安装成功
weixin_38026145的博客
02-19 1204
cuda及cudnn不一定是安装失败，注意辨别验证方法
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。
cmd中检查cuda及cudnn是否成功安装及其版本
信小海
04-18 4万+
2023最新版：在cmd中检查cuda及cudnn是否成功。
conda安装cuda10.1+cudnn7.6.5，conda安装深度学习gpu环境
09-28
至此，你已经成功地通过conda搭建了一个包含CUDA 10.1、CUDNN 7.6.5以及PyTorch 1.7.0和torchvision 0.8.1的深度学习GPU环境。这个环境非常适合进行基于PyTorch的GPU加速的深度学习项目。 如果你需要手动从给定的...
Anaconda的python虚拟环境中安装cudatoolkit和cudnn加速tensorflow_conda安装cudatoolkit
2401_84009488的博客
04-07 756
可以看到需要对应安装cudatoolkit==9.0, 我们在通过命令: “conda search cudatoolkit"来看一下是否有此cudatoolkit的安装包，输入"conda search cudatoolkit”安装成功cudatoolkit之后，需要再安装对应版本的cudnn, 于是通过conda search cudnn查看一下，发现也是有可以安装的版本。发现是有这个cudatoolkit 9.0的，于是执行: conda install cudatoolkit==9.0。
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 |
ubuntu安装cudnn以及验证cudnn是否安装成功
weixin_53765004的博客
01-16 4174
ubuntu安装cudnn以及验证cudnn是否安装成功
Ubuntu 安装 GPU 驱动、CUDA、cuDNN，以及是否安装成功的检测
胭脂草的ABC博客
01-19 5709
目录一、安装显卡驱动二、安装 CUDA三、配置 CUDA 的环境变量四、安装 cuDNN五、检查 CUDA、cuDNN 是否安装成功六、卸载 CUDA首先确认电脑上安装了 NVIDIA 显卡。
Ubuntu20.04确认cuda和cudnn已经安装成功
Poboll的博客
03-01 830
有两种命令：如果你的cudnn版本较旧，就用第一条。（当然你也可以两条都试一试，当安装成功时才会有输出。当我们通过官网安装cuda和cudnn时，终端执行完命令后我们仍不能确定是否已经安装成功。接下来教大家用几句命令测试。如果输出如下，则安装成功。可以看到版本号是11.2。
【Linux】安装CUDA 11.2 和 cuDNN 8.4.0并检查是否安装成功
TangPlusHPC的博客
06-10 4万+
正如题目所言，最近笔者需要配置一台机器上的深度学习环境，即CUDA工具包和与之对应的cuDNN库，具体步骤如下。因为我已经装过了，为了教程演示，首先卸载CUDA工具包，利用其自带的卸载程序： 检查本机是否有CUDA工具包，输入: 在命令行输入查看显卡驱动版本也就是最高支持的CUDA工具包版本。 例如，本机可安装11.2及以下的CUDA工具包： 在nVidia官网选择对应版本的CUDA工具包并选择你的机器配置，我们就选择11.2.0版本下载， 在终端执行如下命令： 根据提示一步步安装键入确认。👇 我们已.
怎么检查cuda是否安装成功（以及查看cuda的安装位置）
qq_45893319的博客
07-19 2573
怎么检查cuda是否安装成功（以及查看cuda的安装位置）
检测CUDNN是否成功安装
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CVer
02-18 7万+
本文以在Ubuntu 1604 环境下，CUDA 9.0 CUDNN 7.0.4 为例子介绍如何检测CUDNN是否成功安装。 cuDNN 7.0.5 安装： tar -xvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz cd cuda sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp lib64/* /u...
linux通过conda安装cuda和cudnn
05-20
首先，您需要安装Anaconda作为您的Python环境管理器。然后，按照以下步骤安装CUDA和cuDNN： 1. 在NVIDIA的网站上下载适用于Linux的CUDA安装程序，并按照说明进行安装。请注意，您需要选择正确的CUDA版本以与您的显卡兼容。 2. 下载cuDNN库，并按照说明进行安装。请注意，您需要选择与您的CUDA版本兼容的cuDNN版本。 3. 打开终端，创建一个新的conda环境并激活它： ``` conda create --name cuda_env conda activate cuda_env ``` 4. 在新环境中安装PyTorch和其他需要的软件包： ``` conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version> -c pytorch conda install <other_packages> ``` 其中，<your_cuda_version>是您安装的CUDA版本。 5. 您现在可以在新环境中运行Python并使用CUDA了： ``` python import torch device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') ```
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