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我搜索了很多地方,但我得到的是如何安装它,而不是如何验证它是否已安装.我可以验证我的NVIDIA驱动程序已安装,并且已安装CUDA,但我不知道如何验证是否已安装CuDNN.非常感谢帮助,谢谢!

PS.
这是为了实现caffe.目前一切正常,没有启用CuDNN.

为了调试CUDA代码和检查兼容性,我需要找出我安装的GPU的nvidia驱动程序版本.我找到了如何获得cuda版本？但这对我没有帮助.

我对运行which nvcc和显示的不同CUDA版本感到非常困惑nvidia-smi.

我的ubuntu 16.04上安装了cuda9.2和cuda10.现在我将PATH设置为指向cuda9.2.所以当我跑:

 $ which nvcc
 /usr/local/cuda-9.2/bin/nvcc

但是,当我跑

$ nvidia-smi
Wed Nov 21 19:41:32 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 410.72       Driver Version: 410.72       CUDA Version: 10.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 106...  Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   53C    P0    26W /  N/A |    379MiB /  6078MiB |      2% …

我在Ubuntu 15.10上运行TensorFlow.当我进入时pip show tensorflow,我看到TF已正确安装.

但是,当我写import tensorflow as tf,我收到以下错误消息:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/me/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 23, in <module>
    from tensorflow.python import *
  File "/home/me/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow import contrib
  File "/home/me/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/__init__.py", line 23, in <module>
    from tensorflow.contrib import layers
  File "/home/me/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/layers/__init__.py", line 68, in <module>
    from tensorflow.contrib.layers.python.layers import *
  File "/home/me/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/layers/python/layers/__init__.py", line 22, in <module>
    from tensorflow.contrib.layers.python.layers.initializers import *
  File "/home/me/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/layers/python/layers/initializers.py", line 24, in <module>
    from …

我正在使用 anaconda 来调节我的环境，对于一个项目，我必须使用 GPU 进行网络训练。我在我的项目中使用 pytorch，并且正在尝试让 CUDA 工作。

我安装了cudatoolkit、numba、cudnn

不过，当我尝试这个命令时：

torch.cuda.is_available()

我得到“False”作为输出。这是我的环境：

# Name                    Version                   Build  Channel
blas                      1.0                         mkl  
bzip2                     1.0.6                h470a237_2    conda-forge
ca-certificates           2018.03.07                    0  
cairo                     1.14.12              he6fea26_5    conda-forge
certifi                   2018.8.24                py35_1  
cffi                      1.11.5           py35he75722e_1  
cloudpickle               0.5.5                    py35_0  
cudatoolkit               9.2                           0    anaconda
cudnn                     7.2.1                 cuda9.2_0    anaconda
cycler                    0.10.0                     py_1    conda-forge
cython                    0.28.5           py35hf484d3e_0    anaconda
dask-core                 0.19.2                   py35_0  
dbus                      1.13.0               h3a4f0e9_0    conda-forge
decorator                 4.3.0                    py35_0  
expat                     2.2.5                hfc679d8_2    conda-forge
ffmpeg                    4.0.2                ha0c5888_1    conda-forge
fontconfig                2.13.1               h65d0f4c_0    conda-forge
freetype                  2.9.1 …

我Tensorflow 1.6.0在 Python 3.6.4 环境中安装了带有 anaconda 的 GPU 版本。

当我这样做时import tensorflow as tf，我收到以下错误：

ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory

不同的版本：

• cudnn : 7.1.1
• cuda : 9.0.176
• tensorflow : 1.6.0
• Ubuntu : 16.04

我知道这一点，但它没有解决我的问题。

我的 Ubuntu 16.04 系统上有一个 conda 环境。

当我使用以下命令安装 Pytorch 时：

conda install pytorch

我尝试运行我需要的脚本，但收到错误消息：

raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")

通过查看论坛，我发现这是因为我安装了没有 CUDA 支持的 Pytorch。

然后我尝试：

conda install -c pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 pytorch

但现在我收到错误：

    from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension
  File "/home/username/miniconda3/envs/super_resolution/lib/python3.6/site-packages/torch/__init__.py", line 81, in <module>
    from torch._C import *
ImportError: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found

所以看来这两个安装正在安装不同版本的 Pytorch（？）。第一个似乎有效的版本是 Pytorch 1.3.1。

我的问题：如何在启用 CUDA 的情况下安装 Pytorch，但确保其版本1.3.1适合我的系统？

当前，我需要在存在较旧版本CUDA和cuDNN的计算机上安装gpu版本的tensorflow，我的问题是，如何在不重新安装CUDA和cuDNN的情况下完成它，因为其他软件包（请参阅pytorch）需要它。

我对我的系统上安装的 CUDA 版本以及是否被我的软件有效使用有疑问。\n我在网上做了一些研究，但找不到解决我的疑问的方法。\n这个问题对我的理解有所帮助，并且是与我下面要问的问题最相关的是这个。

问题描述：

我使用 virtualenvironmentwrapper 创建了一个虚拟环境，然后在其中安装了 pytorch。

一段时间后，我意识到我的系统上没有安装 CUDA。

您可以通过执行以下操作找到它：
\nnvcc \xe2\x80\x93V

如果没有返回任何内容，则意味着您没有安装 CUDA（据我了解）。

因此，我按照这里的说明进行操作

我用这个官方链接安装了CUDA。

然后，我nvidia-development-kit简单地安装了

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

现在，如果在我的虚拟环境中我这样做：

nvcc -V

我得到：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver\nCopyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation\nBuilt on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019\nCuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243\n

但是，如果（总是在虚拟环境中）我这样做：

python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"

我得到：

10.2

这是我不明白的第一件事。我在虚拟环境中使用哪个版本的 CUDA？