linux查询cudnn
时间: 2025-05-05 17:03:22 浏览: 33
### CuDNN 的安装与检查
#### 安装 CuDNN
要在 Linux 系统上安装 CuDNN,可以按照以下方式操作:
1. **下载合适的版本**
首先访问 NVIDIA 官方网站获取适合当前 CUDA 版本的 CuDNN 文件。确保所选的 CuDNN 版本兼容已安装的 CUDA 版本[^1]。
2. **上传并解压文件**
将下载好的压缩包上传至服务器根目录或其他指定位置,并执行解压命令:
```bash
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.tar.xz
```
3. **复制库文件到 CUDA 路径**
进入解压后的文件夹并将必要的头文件和动态链接库复制到对应的 CUDA 目录中:
```bash
cd cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive
sudo cp lib/* /usr/local/cuda-11.5/lib64/
sudo cp include/* /usr/local/cuda-11.5/include/
```
4. **设置权限**
修改目标路径下的文件权限以便程序能够正常读取这些资源:
```bash
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.5/lib64/*
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.5/include/*
```
#### 检查 CuDNN 是否安装成功
完成上述步骤之后,可以通过运行测试代码来验证 CuDNN 是否正确配置好。以下是具体方法:
1. **编写简单的 Python 测试脚本**
使用 TensorFlow 或 PyTorch 编写一段简单代码加载 GPU 并检测是否有错误发生。
对于 TensorFlow 用户来说,可尝试如下代码片段:
```python
import tensorflow as tf
if tf.test.is_built_with_cuda():
print("TensorFlow was built with CUDA support.")
else:
print("TensorFlow does not have CUDA support.")
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != '/device:GPU:0':
raise SystemError('GPU device not found')
print(f'Found GPU at: {device_name}')
```
2. **通过 C++ API 执行 cuDNN 函数调用**
如果更倾向于底层实现,则可以直接利用官方提供的示例源码编译运行以确认功能可用性。
以上过程涵盖了从准备环境直至最终检验整个流程中的关键环节。
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