在Linux环境下查看cudnn版本

导语

在进行深度学习任务时，往往需要使用到NVIDIA的CUDA和cudnn工具库来加速计算。而在使用cudnn工具库时，我们需要确保与CUDA版本匹配的cudnn版本已正确安装。本文将介绍在Linux环境下查看cudnn版本的方法。

什么是cudnn？

cudnn是由NVIDIA开发的一个针对深度神经网络的加速库。它通过提供高效的GPU加速卷积操作、池化操作、归一化操作、激活函数和RNN等功能，大大提高了深度学习模型的训练和推理速度。

cudnn版本和CUDA版本的对应关系

在使用cudnn之前，首先需要查看当前安装的CUDA版本。cudnn和CUDA版本有对应关系，不同的cudnn版本需要与特定的CUDA版本匹配才能正常使用。

以下是常见的cudnn和CUDA版本的对应关系：

根据表中的对应关系，我们可以根据当前已安装的CUDA版本确定安装哪个版本的cudnn。

查看已安装的CUDA版本

在Linux环境下，我们可以通过命令来查看已安装的CUDA版本。首先打开终端，执行以下命令：

nvcc --version

执行命令后，会显示当前CUDA版本的详细信息，如下所示：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Jul_22_19:09:35_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.0, V11.0.194
Build cuda_11.0_bu.TC445_37.28845127_0

从上面的输出中，可以看到当前系统安装的CUDA版本是11.0。

下载对应的cudnn版本

根据上述的cudnn和CUDA版本对应关系表，我们可以确定需要下载的cudnn版本，然后前往NVIDIA的官方网站或者开发者页面下载对应版本的cudnn压缩包。

下载完成后，将压缩包解压到指定位置，一般推荐解压到CUDA的安装目录下的对应文件夹。例如，如果CUDA安装在/usr/local/cuda目录下，可以执行以下命令解压cudnn压缩包：

tar -xzvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.2.0.53.tgz -C /usr/local/cuda/

解压完成后，cudnn的文件会被放置在/usr/local/cuda/include和/usr/local/cuda/lib64目录下。

查看安装的cudnn版本

在Linux环境下，我们可以通过查看cudnn头文件中的cudnn.h文件来确定已安装的cudnn版本。

首先，打开终端，执行以下命令：

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

执行命令后，会显示cudnn.h文件中的相关信息，其中包含cudnn的主要版本号（CUDNN_MAJOR）、次要版本号（CUDNN_MINOR）和补丁版本号（CUDNN_PATCHLEVEL）。例如，如果显示如下信息，则说明已成功安装cudnn 8.2.0：

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 2
#define CUDNN_PATCHLEVEL 0
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

在以上示例中，主要版本号为8，次要版本号为2，补丁版本号为0，因此cudnn的版本为8.2.0。

总结

通过本文的介绍，我们了解了如何在Linux环境下查看已安装的cudnn版本。首先，我们需要确定已安装的CUDA版本，然后根据cudnn和CUDA版本的对应关系表下载并安装正确的cudnn版本。最后，通过查看cudnn.h文件中的版本信息，确认已正确安装相应的cudnn版本。

注意： 在进行cudnn版本的安装和切换时，建议先备份并删除之前的cudnn文件，以免发生冲突或其他问题。