CUDA Deep Neural Network library，简称cuDNN，是NVIDIA公司开发的一个用于深度学习的GPU加速库，它提供了深度神经网络算法的实现，包括卷积、池化、归一化、激活等操作，可以大大提高深度学习模型的训练和推理速度。
查看cuDNN版本的方法有以下几种：
1. 使用NVIDIA System Management Interface（nvidia-smi）命令行工具：
在Windows系统中，打开命令提示符，输入以下命令：
nvidia-smi --query-gpu=cudnn_version
在Linux系统中，打开终端，输入以下命令：
执行命令后，将显示当前使用的cuDNN版本信息。
CUDNN_VERSION: 7.6.5.32-1ubuntu1
2. 使用NVIDIA Visual Profiler（NVVP）：
确保已经安装了NVIDIA Visual Profiler，打开NVVP，选择“性能分析”选项卡，点击“开始记录”，接下来，运行你的深度学习模型或应用程序，在NVVP中，点击“分析”选项卡，展开“CUDA”节点，可以看到“cuDNN库版本”信息。
cuDNN库版本： 7.6.5.32-1ubuntu1
3. 使用Python API查询：
如果你的深度学习框架支持Python API，可以使用以下代码查询cuDNN版本：
import torch
print("CUDA:", torch.version.cuda)
print("cuDNN Version:", torch.backends.cudnn.version())
4. 查看系统环境变量：
在Linux系统中，可以通过以下命令查看系统环境变量：
echo $LD_LIBRARY_PATH | grep cudnn
在Windows系统中，可以通过以下步骤查看系统环境变量：
– 右键点击“计算机”图标，选择“属性”；
– 点击“高级系统设置”；
– 在“系统属性”窗口中，点击“环境变量”按钮；
– 在“环境变量”窗口中，找到“Path”变量，双击编辑；
– 在“编辑环境变量”窗口中，查找包含“cudnn”的路径，`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin`，在该路径下，可以找到`cudnn64_8.dll`（64位系统）或`cudnn32_8.dll`（32位系统），文件名中的数字表示cuDNN版本号，`cudnn64_8.dll`表示cuDNN 8.x版本。
通过以上方法，你可以查看到当前使用的cuDNN版本，需要注意的是，不同的深度学习框架可能对cuDNN的支持程度不同，因此建议查阅相关文档以获取最佳实践，为了获得更好的性能，建议使用与深度学习框架兼容的cuDNN版本。
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/63597.html
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