在深度学习和GPU加速计算的世界里，确保CUDA和cuDNN的正确安装是成功运行模型的关键步骤之一。本文将带领大家一步步验证cuDNN是否成功安装，让您的开发之旅更加顺畅！🌟

首先，打开终端或命令行工具，输入以下代码来检查cuDNN版本：`cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2`。这将显示cuDNN的主要版本信息。如果一切正常，您会看到版本号等详细信息。📚

接着，尝试运行一个简单的代码片段来确认cuDNN功能是否可用。例如，在Python中使用PyTorch加载张量并执行卷积操作。如果程序顺利运行且没有错误提示，说明cuDNN已成功安装并与CUDA良好协作。💻

最后，别忘了查阅NVIDIA官方文档以获取更多优化建议和技术支持。掌握这些技能后，您就能更高效地开展深度学习项目啦！🚀✨