环境配置:win11查询已安装的cudnn的版本

环境配置:win11查询已安装的cudnn的版本

1、使用python代码查询

安装torch依赖包,在python的一个文件中,输入以下代码,

import torch
print(torch.backends.cudnn.version())

本机输出的是8700,在这种情况下,“8700” 表示所使用的CuDNN库的版本号是 8.7.0。通常,CuDNN的版本号可以通过前三个数字了解主要的版本和更新,例如 8.7.0 可能是 8.x.x 系列的第七个次版本。版本号的最后一个数字通常是一些小的改进和修复版本。

后续有其他方法,会继续补充

### 安装 CUDA 和 cuDNN 对于 Windows 11 用户来说,在安装 CUDA 工具包和 cuDNN 库时需要注意特定的操作流程。为了确保兼容性和性能优化,建议按照官方指南进行操作。 #### 下载并安装 CUDA Toolkit 访问 NVIDIA 开发者网站上的 CUDA Toolkit 归档页面获取适用于 Windows 平台的指定版本工具包[^3]。选择与操作系统相匹配的安装文件,并遵循提示完成整个过程。如果采用 Tarball 压缩包形式,则需解压到自定义路径下再手动设置环境变量以便后续调用[^2]。 #### 获取及部署 cuDNN 库 前往 cuDNN 的下载专区挑选对应于已安裝之 CUDA 版本号(例如这里提到的是 CUDA 12.x)以及目标 OS 类型 (即 Win10/11)[^2]。下载完成后同样通过解压缩方式将其放置在适当位置;接着把 `bin` 文件夹加入系统的 PATH 变量之中,同时将 `include` 和 `lib` 路径告知编译器以支持链接阶段的需求[^1]。 #### 验证安装成功与否 可以通过运行简单的测试程序来确认一切正常工作。比如编写一段利用 GPU 加速计算的小例子: ```cpp #include <stdio.h> __global__ void helloFromGPU() { printf("Hello, World! This is from the GPU.\n"); } int main() { printf("Hello, World! This is from the CPU.\n"); helloFromGPU<<<1, 1>>>(); cudaDeviceSynchronize(); return 0; } ``` 编译上述代码片段之前记得开启 Visual Studio 或其他 IDE 中有关 NVCC 编译选项的支持功能。执行完毕后应当能在终端看到来自不同设备的信息输出,这表明 CUDA 环境搭建无误。 #### PyTorch集成 考虑到提问中提及了 Python 3.9 和 PyTorch 2.3.1 的组合情况,当完成了前面几步之后就可以着手准备引入这些高级框架了。通常情况下只需借助 pip 工具就能快速搞定依赖关系管理问题: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` 这条命令会自动拉取适合当前硬件条件的最佳构建版本
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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