查看 CUDA cudnn 版本 & 测试 cuda 和 cudnn 有效性

最新推荐文章于 2025-10-05 11:32:29 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-05 11:32:29 发布 · 10w+ 阅读

72 ·

CC 4.0 BY-SA版权

源代码专栏收录该内容

14 篇文章

订阅专栏

本文介绍如何在Linux环境下检查CUDA和cuDNN的版本信息，并提供了一个简单的Python脚本来验证CUDA和cuDNN是否正确安装并被PyTorch支持。通过这些步骤可以确保深度学习开发环境配置正确。

https://medium.com/@changrongko/nv-how-to-check-cuda-and-cudnn-version-e05aa21daf6c

cuda 版本
cat /usr/local/cuda/version.txt

cudnn 版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

测试系统 cuda 和 cudnn 有效性

test_cuda.py

import torch
print(2.0)
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Assume that we are on a CUDA machine, then this should print a CUDA device:
print(device)

x = torch.Tensor([2.1])
xx = x.cuda()
print(xx)

# CUDNN TEST
from torch.backends import cudnn

print('cudann is ' + str(cudnn.is_acceptable(xx)))