windows 查看cudnn安装成功
时间: 2025-03-06 13:09:24 浏览: 232
### 如何在 Windows 上检查 CuDNN 安装是否成功
为了确保 CuDNN 在 Windows 系统上安装成功,可以通过以下几个方法进行验证:
#### 方法一:通过命令提示符 (CMD)
可以在 CMD 中执行特定的测试程序来验证 CUDA 和 CuDNN 的安装情况。
1. 打开命令提示符(按 `Win + R` 输入 `cmd` 并回车)
2. 进入到 CUDA 工具包的 demo_suite 文件夹路径。例如对于 v10.1 版本,路径可能是:
```plaintext
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite\
```
3. 使用带参数的方式运行 `bandwidthTest.exe` 或者 `deviceQuery.exe` 来检测环境设置是否正确[^4]。
#### 方法二:编写简单的 TensorFlow 测试脚本
另一种方式是利用支持 GPU 加速的框架如 TensorFlow 编写一段 Python 脚本来查看是否有可用的 GPU 设备以及加载 CuDNN 库的情况。
```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.")
print("Num GPUs Available:", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
```
这段代码会输出当前环境中是否存在有效的 GPU 支持,并显示数量。如果有正常工作的 GPU 显示出来,则说明 CuDNN 配置无误[^1]。
#### 方法三:查阅系统日志和服务状态
有时也可以通过观察系统的事件查看器中的应用程序和服务日志来获取有关 NVIDIA 驱动程序的状态信息;另外还可以启动 "NVIDIA 控制面板" 查看显卡的工作状况及驱动版本等详情[^2]。
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