首先明确cudnn就是cuda的一个补丁

0. 查看cuda版本 nvcc -V

ubuntu下查看cuda版本和cudnn版本

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

在这里插入图片描述

验证cudnn是否安装成功
cd /usr/local/cuda-10.1/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

1. win10查看cudnn版本

(env_torch) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include>`
	type cudnn.h | findstr CUDNN_MAJOR`
	#define CUDNN_MAJOR 7`
	#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32
下载地址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

2. 怎么看win中的配置nvidia

先进入C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
用dir命令看里面的文件
启动nvidia-smi.exe
NVIDIA-SMI 411.31 driver version 411.31
GeForce 940MX 2G
查看cudnn的宽度
1.C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite
2. bandwidthTest.exe
3. my_pc安装tensorflow——gpu
tensorflow-gpu-1.12.0，下载地址，
https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/blob/master/1.12.0/py36/GPU/cuda100cudnn73sse2/tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
说明：一个大神编译的tensorflow-gpu-1.12.0的轮子，用来支持cuda10的，用pip直接安装的不能用。在我的pc上成功了
引用：https://blog.csdn.net/liuyong5573/article/details/85472808