在windows上，如何验证已安装的CuDNN的版本号？

在 Windows 上验证已安装的 CuDNN（CUDA Deep Neural Network library）版本号可以通过以下几种方法实现：

方法一：检查 CuDNN 库文件

1. 找到 CuDNN 库文件:
   • CuDNN 库文件通常位于 CUDA 安装目录下的 bin 文件夹中。例如，默认情况下，路径可能是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\bin，其中 vX.X 是你的 CUDA 版本号。
2. 检查 cudnn64_X.dll 文件:
   • 在 bin 文件夹中找到 cudnn64_X.dll 文件，其中 X 是版本号的一部分。例如，cudnn64_8.dll 表示 CuDNN 8.x 版本。
3. 查看文件属性:
   • 右键点击 cudnn64_X.dll 文件，选择“属性”。
   • 在“详细信息”选项卡中，你可以看到文件版本号。

方法二：使用命令行工具

1. 打开命令提示符:
   • 按 Win + R，输入 cmd，然后按回车键。
2. 导航到 CuDNN 库文件所在的目录:
   • 使用 cd 命令导航到包含 cudnn64_X.dll 文件的目录。例如：sh复制cd "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\bin"
3. 使用 dumpbin 工具:
   • dumpbin 是 Visual Studio 提供的一个工具，用于查看 DLL 文件的详细信息。你可以使用 dumpbin 查看 cudnn64_X.dll 文件的版本信息。
   • 运行以下命令（假设你已经安装了 Visual Studio 并且 dumpbin 在你的 PATH 中）：sh复制dumpbin /headers cudnn64_X.dll | findstr "version"

方法三：使用 Python 脚本

如果你已经安装了 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架，你可以使用 Python 脚本来检查 CuDNN 版本。

TensorFlow

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import build_info as tf_build_info

print("CUDA Version: ", tf_build_info.cuda_version_number)
print("CuDNN Version: ", tf_build_info.cudnn_version_number)

PyTorch

import torch

print("CUDA Version: ", torch.version.cuda)
print("CuDNN Version: ", torch.backends.cudnn.version())

方法四：检查 CuDNN 安装目录中的 cudnn.h 文件

1. 找到 cudnn.h 文件:
   • cudnn.h 文件通常位于 CUDA 安装目录下的 include 文件夹中。例如，默认情况下，路径可能是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\include。
2. 打开 cudnn.h 文件:
   • 使用文本编辑器（如 Notepad++ 或 Visual Studio Code）打开 cudnn.h 文件。
3. 查找版本信息:
   • 在文件中查找 CUDNN_MAJOR, CUDNN_MINOR, 和 CUDNN_PATCHLEVEL 宏定义。这些宏定义表示 CuDNN 的主版本号、次版本号和补丁版本号。例如：c复制#define CUDNN_MAJOR 8 #define CUDNN_MINOR 0 #define CUDNN_PATCHLEVEL 5