Linux和Windows查看CUDA和cuDNN版本
⽬录
Linux
查看 CUDA 版本
⽅法⼀：
nvcc --version
或
nvcc -V
如果 nvcc 没有安装，那么⽤⽅法⼆。
⽅法⼆：
linux版本命令
去安装⽬录下查看：
cat /usr/local/
查看 cuDNN 版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
如果没有，那么可能没有安装 cuDNN。
如果是为了使⽤ PyTorch/TensorFlow，在 Linux 服务器上推荐使⽤ conda 安装，使⽤ conda 可以很⽅便安装PyTorch/TensorFlow 以及对应版本的 CUDA 和 cuDNN。
Windows
查看 CUDA 版本
在命令⾏中执⾏：
nvcc --version
或者进⼊ CUDA 的安装⽬录查看：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA
查看 cuDNN 版本
进⼊ CUDA 的安装⽬录查看⽂件 cudnn.h ：（注意修改v9.0）
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include\cudnn.h
如下所⽰，cuDNN 版本为 7.2.1 :
如果不知道安装路径，或者安装了多个版本的 CUDA，可以去内查看 CUDA_PATH 或 path。
使⽤ PyTorch 查看 CUDA 和 cuDNN 版本
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version()) References

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