CUDA版本兼容性怎样测试

为了确保CUDA与PyTorch的兼容性，您可以按照以下步骤进行测试：

检查CUDA和PyTorch版本

• 检查CUDA版本：您可以使用以下命令来查询CUDA版本：

nvcc --version

或者在Python中：

import subprocess
cuda_version = subprocess.check_output(['nvcc', '--version']).decode('utf-8')
print("CUDA Version:\n", cuda_version)

• 检查PyTorch版本：在Python中，您可以使用以下代码来获取PyTorch的版本：

import torch
pytorch_version = torch.__version__
print("PyTorch Version:", pytorch_version)

验证CUDA是否可用

在查询完版本后，验证CUDA是否可用非常重要，否则可能会出现运行时错误。您可以使用以下代码来检查CUDA是否可用：

cuda_available = torch.cuda.is_available()
print("Is CUDA available?", cuda_available)

使用测试程序验证CUDA功能正常

• 在命令行界面切换至CUDA样本路径，并运行 bandwidthTest.exe 和 deviceQuery.exe 进行基本性能测试与设备查询。

验证cuDNN库加载情况

• 通过尝试调用依赖于cuDNN的应用或框架（如TensorFlow, PyTorch等），观察其能否顺利初始化并利用GPU加速计算资源作为间接手段来判断cuDNN是否被正确识别和支持。

版本匹配检查

• 确保所使用的CUDA和PyTorch版本是兼容的。您可以参考PyTorch官方文档中提供的CUDA版本兼容信息。

通过以上步骤，您可以确保CUDA与PyTorch的兼容性，从而避免因版本不匹配而导致的问题。