查看cuda和cudnn版本win&linux

最新推荐文章于 2025-06-18 15:06:46 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： cuda cudnn tensorflow windows linux
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m511655654/article/details/88419965
本文详细介绍了在Windows和Linux系统中查询CUDA和cuDNN版本的方法，包括通过命令行、文件路径及特定文件检查的方式，确保深度学习环境配置正确。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

windows系统：

cuda：

nvcc -V

或者打开cuda安装文件夹 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 中的 version.txt 文件查看

我的cuda版本为9.0.176

 

也可以直接 win+R 打开命令行cmd， 输入以下命令进行查询

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v

type version.txt

cudnn：

打开cudnn文件夹 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include

打开cudnn.h文件，我使用notepad++打开

ctrl+F 检索 CUDNN_MAJOR ，结果如下

根据上面结果判断我的cudnn版本为7.0.3

 

win+R 打开命令行cmd， cd到cudnn文件夹

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include

查看cudnn是否安装成功： 

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\demo_suite

在命令行打开分别打开bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe

两个Result = PASS则成功 

linux系统：

cuda：

nvcc -V

或者

cat /usr/local/cuda/version.txt

 

cudnn：

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

 

Ubuntu系统下安装CUDA和CUDNN教程
Science prince的博客
08-28 1436
接下来我又添加CUDA10.0的环境变量，重启，此时tensorflow1.13和tensorflow2.0.0又可以1使用了，然后我又通过添加CUDA9.0环境变量，重启，这时tensorflow1.9又可以使用了。所以如果需要在一台电脑上安装多个版本的CUDA和cudnn是完全可行的，由于Linux上面的配置教程很多，这里就不讲了，本文以windows为例来说明，网上有很多在Linux下面的CUDA的切换，其实都是通过环境变量的设置与配置来实现的，但是window这一点坐的很方便，
【CUDA】如何查看 CUDA 版本：详细指南
人生苦短，睡觉要紧，睡醒再说
08-15 3万+
了解 CUDA 版本对于确保软件兼容性和优化性能非常重要。以上介绍的几种方法涵盖了从命令行工具到程序代码的多种选择，适用于不同的操作系统和环境。根据你的需求，选择最适合的方法来检查 CUDA 版本，确保你的开发工作顺利进行。
CUDA/cuDNN 查看
jiang_changsheng的博客
04-23 2669
注意：如果没有二次编译代码的需求，正常情况下不需要单独安装CUDA/cuDNN，因为框架都内置了编译好的CUDA，框架版本和CUDA版本是对应的，只需要关注框架版本即可，无需独立关注CUDA版本。默认镜像都内置了最原生的CUDA和cuDNN，如果您自己安装了cudatoolkits等，那么一般会默认优先使用conda中安装的cudatoolkits，注意：通过nvidia-smi命令查看到的CUDA版本只是驱动支持的最高cuda版本参数，不代表实例中安装的是该版本CUDA。后的数字即为版本号。
显卡、CUDA、cuDNN及PyTorch-GPU安装使用全指南
最新发布
云云我啊，最喜欢用博客了呢
06-18 1107
本文旨在为读者提供显卡及相关软件的全面知识与操作指南。介绍了显卡基本概念、显存作用，分析显卡、显卡驱动、CUDA之间的关系。说明GPU处理图像数据的优势，提供查看电脑GPU加速条件的方法。详细阐述CUDA和cuDNN的下载、安装、验证步骤，以及环境变量设置。最后指导如何下载安装Pytorch-GPU-pycharm并进行测试，帮助读者完成深度学习环境的搭建。
查看 CUDA 和 cuDNN 版本
AlanWang4523
08-22 1732
查看本机 CUDA 和 cuDNN 版本
查看记录Linux当前系统环境下已经安装好的CUDA和cuDNN版本信息
Together_CZ的博客
10-15 4289
查看记录Linux当前系统环境下已经安装好的CUDA和cuDNN版本信息
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是小武呀
06-07 11万+
Linux（多用户下）调用GPU训练查看cuda版本等相关命令① 查看GPU使用情况：② 查看 CUDA 版本：③查看 CUDNN 版本：④ 不同版本cuda的切换（待更新）。。。。。 ① 查看GPU使用情况： nvcc -V # (V大写) ② 查看 CUDA 版本： cat /usr/local/cuda/version.txt ③查看 CUDNN 版本： cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
如何查看CUDA版本和CUDNN版本
朝花&夕拾
01-17 7万+
cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了cuda的版本信息 cat /usr/local/cuda/version.txt 即可查询 同理，cudnn的信息在其头文件里 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可查询 另附我...
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年少的勇气已经用完，剩下的就是三思而后行
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cuda版本 nvcc --version cudnn版本 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include\cudnn_version.h # C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\【改为你的版本】\include\cudnn_version.h 这样的话就是8.1.1 补充：如果没找到cudnn_version.h，去cudnn.h里边找 ...
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之前在Linux下也就是Ubuntu 20.04下，安装过cuda环境。【学习AI-相关路程-工具使用-自我学习-NVIDIA-cuda-工具安装 （1）】同时也在jetson orin NX上安装了，如下文章【学习AI-相关路程-工具使用-自我学习-jetson&cuda&pytorch-开发工具尝试-基础样例 （3）】
VS2019 CMake开发Win&Linux双平台CUDA+cuDNN
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前言 最近的项目是在帮助服务器落地一些AI算法, 用到的Nvidia的GPU来推理, 主要会用到CUDA, cuDNN和TensorRT. 另外我也在开发独立的CUDA引擎来替换cuDNN, 由于cuDNN目前不支持Direct这种直接卷积算法, 只能使用GEMM,FFT和WINOGRAD这三种算法. 我的目前测试感觉这三种并不会一定会比直接卷积快, 另外cuDNN的TRUE_HALF_CONFIG , 并不会比float计算快, 这个和我用直接卷积的结论是相反的. 先讲解下结构关系: CUDA是Nv
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在Linux系统中，安装CUDA和cuDNN的过程略有不同。首先，需要更新系统的包列表，并通过apt-get或yum等包管理器安装必要的依赖。然后，可以从NVIDIA官网下载对应的.run文件，通过命令行以非图形化方式安装CUDA。安装...
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# 查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt # 查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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03-25
<think>好的，我现在需要帮助用户检查他们系统中安装的CUDA版本。根据用户提供的引用内容，我需要综合不同的方法来覆盖不同的操作系统，比如Linux和Windows。首先，我应该回忆常见的命令行方法，比如使用nvcc --version或者nvidia-smi。用户提到的引用[1]和引用[3]提到了检查CUDA版本的不同方法，可能需要详细说明这些步骤。 然后，要考虑用户可能对命令行不太熟悉的情况，所以需要提供图形界面的方法，比如检查NVIDIA控制面板的信息，这在引用[2]中有所提及。此外，用户可能在安装PyTorch时需要确认CUDA版本，如引用[4]所说，所以可能需要检查PyTorch中的版本信息。 还要注意不同操作系统下的路径差异，比如Linux下的/usr/local/cuda/version.txt，这在引用[3]提到过。另外，用户可能有多个CUDA版本安装，需要说明如何切换或确认当前使用的版本，但用户的问题主要是查看已安装的版本，所以可能需要强调不同方法的区别，比如驱动支持的最高版本与实际安装的版本。 需要确保步骤清晰，分点说明，并且涵盖各种可能的情况，避免遗漏。同时，要提醒用户不同方法可能显示不同的版本号，比如nvidia-smi显示的是驱动支持的CUDA版本，而nvcc显示的是实际安装的版本，这可能会有差异，需要解释清楚。最后，应该建议用户根据具体情况选择合适的方法，并测试验证是否正确安装。</think>### 如何检查当前系统中安装的CUDA版本 #### 方法1：通过命令行工具 1. **使用`nvcc --version`命令** 在终端或命令提示符中运行以下命令： ```bash nvcc --version ``` 输出结果中会显示CUDA编译器版本，例如： ``` nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation Built on Wed_Jun__8_16:49:14_PDT_2022 Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.99 ``` 此处的`release 11.7`即为CUDA版本[^1][^3]。 2. **使用`nvidia-smi`命令** 运行以下命令查看显卡驱动支持的CUDA版本： ```bash nvidia-smi ``` 输出顶部会显示类似`CUDA Version: 11.6`的信息，表示驱动支持的最高CUDA版本（可能与实际安装版本不同）。 --- #### 方法2：检查CUDA安装目录 - **Linux系统** CUDA安装路径通常为`/usr/local/cuda/`，检查`version.txt`文件： ```bash cat /usr/local/cuda/version.txt ``` 直接显示已安装的CUDA版本。 - **Windows系统** 默认安装路径为`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.Y`，其中`X.Y`即为版本号（如`v11.7`）[^2]。 --- #### 方法3：通过PyTorch验证（适用于开发者） 在Python环境中运行以下代码： ```python import torch print(torch.version.cuda) ``` 输出结果直接显示PyTorch使用的CUDA版本[^4]。 --- #### 方法4：图形界面查看（仅限Windows） 1. 打开**NVIDIA控制面板**（右键桌面选择）。 2. 点击左下角**系统信息** → **组件**标签页。 3. 查找`NVCUDA.DLL`对应的**产品名称**，例如`CUDA 11.6.134`。 ---
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