查看 CUDA cudnn 版本 & 测试 cuda 和 cudnn 有效性「建议收藏」

查看 CUDA cudnn 版本 & 测试 cuda 和 cudnn 有效性「建议收藏」https://medium.com/@changrongko/nv-how-to-check-cuda-and-cudnn-version-e05aa21daf6ccuda版本cat/usr/local/cuda/version.txtcudnn版本cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

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)))
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