如何验证 CuDNN 安装？

Question

我搜索了很多地方，但我得到的只是如何安装它，而不是如何验证它是否已安装。我可以验证我的 NVIDIA 驱动程序是否已安装，以及 CUDA 是否已安装，但我不知道如何验证 CuDNN 是否已安装。非常感谢您的帮助，谢谢！

PS.
这是用于 caffe 实现的。目前在没有启用 CuDNN 的情况下一切正常。

Answer 1

安装 CuDNN 只需将文件放在 CUDA 目录中。如果您在安装 caffe 时正确指定了路由和 CuDNN 选项，它将使用 CuDNN 进行编译。

您可以使用 cmake 进行检查。从那里创建目录 caffe/build 和运行 cmake ..。如果配置正确，您将看到这些行：

-- Found cuDNN (include: /usr/local/cuda-7.0/include, library: /usr/local/cuda-7.0/lib64/libcudnn.so)

-- NVIDIA CUDA:
--   Target GPU(s)     :   Auto
--   GPU arch(s)       :   sm_30
--   cuDNN             :   Yes

如果一切正确，只需运行 make 命令从那里安装 caffe。

Answer 2

CuDNN的安装只是复制一些文件。因此，要检查是否安装了 CuDNN（以及您的版本），您只需检查这些文件。

安装 CuDNN

第 1 步：注册一个 nvidia 开发者帐户和 download cudnn here（大约 80 MB）。您可能需要 nvcc --version 来获取您的 cuda 版本。

第 2 步：检查您的 cuda 安装位置。对于大多数人来说，它将是 /usr/local/cuda/。您可以使用 which nvcc.

查看

第 3 步：复制文件：

$ cd folder/extracted/contents
$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

检查版本

您可能需要调整路径。请参阅安装的第 2 步。

$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

编辑：在更高版本中，这可能是以下内容（致谢 Aris）

$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

备注

当您遇到类似

的错误时

F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:427] could not set cudnn filter descriptor: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM

对于 TensorFlow，您可以考虑使用 CuDNN v4 而不是 v5。

Ubuntu 通过 apt 安装的用户：https://askubuntu.com/a/767270/10425

Answer 3

我的回答显示了如何检查安装的 CuDNN 版本，这通常也是您要验证的内容。首先需要找到安装的cudnn文件，然后解析这个文件。要查找文件，您可以使用：

whereis cudnn.h
CUDNN_H_PATH=$(whereis cudnn.h)

如果这不起作用，请参阅下面的“Redhat 发行版”。

找到此位置后，您可以执行以下操作（将 ${CUDNN_H_PATH} 替换为路径）：

cat ${CUDNN_H_PATH} | grep CUDNN_MAJOR -A 2

结果应如下所示：

#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 5
#define CUDNN_PATCHLEVEL 0
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

也就是说版本是7.5.0.

Ubuntu 18.04（通过 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit）

这种安装方式在/usr/include和/usr/lib/cuda/lib64中安装了cuda，因此您需要查看的文件在/usr/include/cudnn.h.[=20=中]

CUDNN_H_PATH=/usr/include/cudnn.h
cat ${CUDNN_H_PATH} | grep CUDNN_MAJOR -A 2

Debian 和 Ubuntu

从 CuDNN v5 开始（至少当您通过 sudo dpkg -i <library_name>.deb 软件包安装时），看起来您可能需要使用以下内容：

cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_v*.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

例如：

$ cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_v*.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2                                                         
#define CUDNN_MAJOR      6
#define CUDNN_MINOR      0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 21
--
#define CUDNN_VERSION    (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

#include "driver_types.h"

表示安装了CuDNN 6.0.21版本

Redhat 发行版

在 CentOS 上，我找到了 CUDA 的位置：

$ whereis cuda
cuda: /usr/local/cuda

然后我在从这个位置找到的 cudnn.h 文件上使用了有关程序：

$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

Answer 4

要检查 CUDA 的安装，运行下面的命令 ，如果安装正确，下面的命令将不会抛出任何错误，并且会打印正确版本的库。

function lib_installed() { /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep ; }
function check() { lib_installed  && echo " is installed" || echo "ERROR:  is NOT installed"; }
check libcuda
check libcudart

要检查 CuDNN 的安装，运行下面的命令，如果 CuDNN 安装正确，则不会出现任何错误。

function lib_installed() { /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep ; }
function check() { lib_installed  && echo " is installed" || echo "ERROR:  is NOT installed"; }
check libcudnn

或

您可以从任何目录运行下面的命令

nvcc -V

它应该给出类似这样的输出

 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
 Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
 Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
 Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61

Answer 5

运行 ./mnistCUDNN 在 /usr/src/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN

这是一个例子：

cudnnGetVersion() : 7005 , CUDNN_VERSION from cudnn.h : 7005 (7.0.5)
Host compiler version : GCC 5.4.0
There are 1 CUDA capable devices on your machine :
device 0 : sms 30  Capabilities 6.1, SmClock 1645.0 Mhz, MemSize (Mb) 24446, MemClock 4513.0 Mhz, Ecc=0,    boardGroupID=0
Using device 0

Answer 6

通过 .deb 在 ubuntu 上安装时，您可以使用 sudo apt search cudnn | grep installed

Answer 7

正在获取 cuDNN 版本 [Linux]

使用以下内容查找 cuDNN 的路径：

cat $(whereis cudnn.h) | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如果上面的方法不起作用，试试这个：

cat $(whereis cuda)/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

正在获取 cuDNN 版本 [Windows]

使用以下内容查找 cuDNN 的路径：

C:\>where cudnn*
C:\Program Files\cuDNN6\cuda\bin\cudnn64_6.dll

然后使用它从头文件中转储版本，

type "%PROGRAMFILES%\cuDNN6\cuda\include\cudnn.h" | findstr "CUDNN_MAJOR CUDNN_MINOR CUDNN_PATCHLEVEL"

正在获取 CUDA 版本

这适用于 Linux 以及 Windows:

nvcc --version

Answer 8

如何使用 python 代码进行检查：

from tensorflow.python.platform import build_info as tf_build_info

print(tf_build_info.cudnn_version_number)
# 7 in v1.10.0

Answer 9

我有 cuDNN 8.0，none 以上建议对我有用。所需信息位于 /usr/include/cudnn_version.h，因此

cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

成功了。

Answer 10

在 Ubuntu 20.04LTS：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR

返回了预期的结果

Answer 11

对于 CUDnn 8.1 及更高版本，请使用以下命令：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

Answer 12

torch.backends.cudnn.version()

应该可以解决问题

如何验证 CuDNN 安装？

How to verify CuDNN installation?

cuda

computer-vision

caffe

conv-neural-network

cudnn

安装 CuDNN

检查版本

备注

Ubuntu 18.04（通过 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit）

Debian 和 Ubuntu

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