TFBOY养成（1）：在服务器上安装GPU的TENSORFLOW环境_ommand 'nvidia-smi' not found, but can be installe-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kuizhao8951/article/details/91492178

本文介绍如何在Linux环境下检查已安装的CUDA和CUDNN版本，包括使用特定命令行指令的方法。同时，探讨了如何确定TensorFlow特定版本所支持的CUDA和CUDNN版本，建议在升级到TensorFlow 2.0时更新相应的CUDA和CUDNN版本。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

安装CUDA和CUDNN后查看版本的命令

cxq@cxq-X550VX:~$ cat /usr/local/cuda/version.txt
CUDA Version 9.1.85
cxq@cxq-X550VX:~$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5
--
#define CUDNN_VERSION    (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

#include "driver_types.h"

可以看出我的CUDA版本是9.1.85 ，CUDNN的版本是7

但是这明显和网上的不符合了

那么：如何查看tensorflow某个版本所需要的CUDA和CUDNN版本是什么呢？

tensorflow-gpu版本与支持的cuda版本查看

并且，TF2.0出来了，还是卸载了原来的CUDA和CUDNN去下一个支持2.0版本的比较好。

其实官方有很多很好的教程

官方教程

https://tensorflow.google.cn/install

https://www.cnblogs.com/xbit/p/9768238.html

https://blog.youkuaiyun.com/Burt3/article/details/81229411

https://www.cnblogs.com/hutao722/p/9342577.html

https://blog.youkuaiyun.com/westmole/article/details/85226175