查看cuda和cudnn版本win&linux

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。

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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.exedeviceQuery.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

 

<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LinuxWindows。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]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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