目次
序文
この記事の概要: Windows オペレーティング システムでは、多くの人が CUDA が正常にインストールされているかどうかを確認する方法だけを知っていて、CUDNN が正常にインストールされているかどうかを確認する方法を知らないため、著者は特別にチュートリアルとして記事を作成しました。
著者の紹介: 著者は人工知能の錬金術師です。現在、研究室の主な研究方向は生成モデルです。他の方向についてもある程度の知識を持っています。CSDN プラットフォームで同じく人工知能に興味を持つ友人とコミュニケーションを図ることを望んでいます。 . 共有して一緒に進歩しましょう。皆さんありがとうございます~~~
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CUDA が正常にインストールされていることを確認します
次の CUDA ディレクトリを入力します
cmd コマンド ライン プログラムを起動し、deviceQuery をコマンド ライン ウィンドウにドラッグし、Enter キーを押して実行します。
これが表示された場合は、最初のテストが成功したことを意味します
次に、同じ方法でbandwidthTestをコマンドラインにドラッグし、Enterを押します。
この結果が発生した場合、2 番目のテストも合格します。2 番目のテストは cudnn が正常かどうかを確認するためであると言う人もいますが、このテストは cudnn がインストールされていなくても通過できるため、これは間違いです。これら 2 つのテストに合格すると、CUDA は正しくインストールされています。
CUDNN のインストールが成功したかどうかを確認する
現在、ブロガーが知っている CUDNN のインストールが成功したかどうかを確認する方法では、確認のために pytorch フレームワークがインストールされていることが必要です。
コマンドラインを開き、pytorch をインストールした conda 環境に入り、「python」と入力して Enter を押します。
次に、次のコマンドを順番に実行します
>>> import torch
>>> print(torch.backends.cudnn.version())
#能够正确返回8200
>>> from torch.backends import cudnn # 若正常则静默
>>> cudnn.is_available()
# 若正常返回True
>>> a=torch.tensor(1.)
>>> cudnn.is_acceptable(a.cuda())
# 若正常返回True
図のような結果が表示されれば、CUDNN は正しくインストールされています。
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