在Ubuntu系统中查看cuDNN版本,可以通过以下步骤进行:
1. 打开终端。
2. 输入以下命令,创建一个名为`cudnn_version.sh`的脚本文件:
touch cudnn_version.sh
3. 使用文本编辑器打开`cudnn_version.sh`文件,例如使用`nano`编辑器:
nano cudnn_version.sh
4. 在文件中输入以下内容:
#!/bin/bash export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64 python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.sysconfig.get_build_info()['cuda_compiler'])"
这里假设你的CUDA版本是9.0,如果你的CUDA版本不同,请相应地修改`/usr/local/cuda-9.0/lib64`为你的CUDA库路径。
5. 保存并关闭文件,在`nano`编辑器中,按`Ctrl + X`,然后按`Y`,最后按`Enter`。
6. 为脚本文件添加可执行权限:
chmod +x cudnn_version.sh
7. 运行脚本文件,查看cuDNN版本:
./cudnn_version.sh
输出结果类似于:
Cuda compilation tools, release 9.0, V8.0.44 for NVIDIA GeForce GTX 1080 (Build 70fdcf6)
这表明你正在使用的cuDNN版本是V8.0.44。
相关问题与解答:
1. 如何安装cuDNN?请参考NVIDIA官方文档:-started-installing-the-cudnn-archive-on-linux,按照说明进行安装即可。
2. cuDNN支持哪些CUDA版本?请参考NVIDIA官方文档:-platforms,根据你的CUDA版本选择合适的cuDNN版本进行安装。
3. 如何从源代码编译cuDNN?请参考NVIDIA官方文档:-from-source,按照说明进行编译即可。
原创文章,作者:未希,如若转载,请注明出处:https://www.kdun.com/ask/38254.html
本网站发布或转载的文章及图片均来自网络,其原创性以及文中表达的观点和判断不代表本网站。如有问题,请联系客服处理。
发表回复