如何验证CuDNN安装?
caffe
computer-vision
conv-neural-network
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我已经搜索了很多地方,但是得到的只是如何安装它,而不是如何验证它是否已安装。我可以确认已安装NVIDIA驱动程序,并且已安装CUDA,但我不知道如何验证已安装CuDNN。帮助将不胜感激,谢谢!

PS。
这是针对caffe的实现。当前,所有功能在未启用CuDNN的情况下都可以正常工作。

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安装CuDNN仅涉及将文件放置在CUDA目录中。如果在安装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。创建目录caffe/build并从那里运行cmake ..如果配置正确,您将看到以下行:

-- 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,请运行make命令从那里安装caffe。

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

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您首先需要找到已安装的cudnn文件,然后解析该文件。要查找文件,可以使用:

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

如果那不起作用,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${CUDNN_H_PATH}替换${CUDNN_H_PATH}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)

这意味着版本是7.5.0。

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

这种安装方法会将cuda安装在/ usr / include和/ usr / lib / cuda / lib64中,因此您需要查看的文件位于/usr/include/cudnn.h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(至少在通过sudo dpkg -i <library_name>.deb软件包安装时),您可能需要使用以下命令:

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"

表示已安装CuDNN 6.0.21版。

Redhat发行版

在CentOS上,我找到了CUDA的位置:

$ whereis cuda
cuda: /usr/local/cuda

然后,我在从该位置找到的cudnn.h文件中使用了有关过程:

$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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获取cuDNN版本[Linux]

使用以下命令查找cuDNN的路径:

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

如果上述方法不起作用,请尝试以下操作:

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

获取cuDNN版本[Windows]

使用以下命令查找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"

获取CUDA版本

这适用于Linux和Windows:

nvcc --version
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要检查CUDA的安装,请运行以下命令 ,如果安装正确,则以下命令不会引发任何错误,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 $1; }
function check() { lib_installed $1 && echo "$1 is installed" || echo "ERROR: $1 is NOT installed"; }
check libcuda
check libcudart

要检查CuDNN的安装,请运行以下命令 ,如果CuDNN已正确安装,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 $1; }
function check() { lib_installed $1 && echo "$1 is installed" || echo "ERROR: $1 is NOT installed"; }
check libcudnn 

要么

您可以从任何目录运行以下命令

nvcc -V

它应该给输出这样的东西

 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
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CuDNN的安装只是复制一些文件。因此,要检查是否已安装CuDNN(以及您具有的版本),只需检查这些文件。

安装CuDNN

第1步:注册一个nvidia开发人员帐户并在此处下载cudnn (约80 MB)。您可能需要nvcc --version才能获取cuda版本。

步骤2: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进行检查。

步骤3:复制档案:

$ 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。请参阅安装的步骤2。

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

笔记

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

使用TensorFlow时,您可以考虑使用CuDNN v4而不是v5。

通过apt安装它的Ubuntu用户https : //askubuntu.com/a/767270/10425

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