Windows查看Cuda、Cudnn版本

最新推荐文章于 2025-04-28 11:51:43 发布
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版权

Cuda
1.查看
打开cmd, 输入 nvcc --V在这里插入图片描述
2.cuda版本为 10.0.130
Cudnn
1.查看
打开cmd,进入cuda的安装目录中查看。
具体为输入 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
在这里插入图片描述
再输入cudnn.h
在这里插入图片描述
选择Visual Studio打开
在这里插入图片描述
找到这一段
在这里插入图片描述
2.cudnn版本为7.6.5

Robin_Leslie
关注
查看 CUDA cudnn 版本 查看Navicat GPU版本
FergusJ的博客
12-09 953
查看 CUDA cudnn 版本 查看Navicat GPU版本
Windows10 Paddlepaddle-GPU CUDA CUDNN 版本选择
ac540101928的专栏
09-10 1965
并且因为我已经装了CUDA 12.0的版本，所以我需要去paddlepaddle-gpu的历史版本，选择和CUDA12.0匹配的版本。如果我选择了paddlepaddle-gpu 为2.6， 那么CUDA 需要配合11.8，cudnn8.6。开始安装的介绍，这里能够看到，需要满足的条件并且安装 GPU 版 PaddlePaddle。将CUDNN的bin，include，lib文件夹，挪到CUDA->V12.0的文件加内。我的设备无法使用CUDA12.2以上的版本。在这里选择可以匹配CUDA的版本即可。
cudnn v5.1 windows 版本
03-13
cudnn-v5.1-windows ，可以对应cuda8.0。显卡加速计算使用。
详解Windows系统下面如何查看CUDA、cuDNN、Python和各个软件包的版本
KRISNAT
10-23 9736
这个题目网络上有很多的讲解，但是查看CUDA、cuDNN版本和查看Python与自身各个软件包是分开的，且cuDNN版本的查看方式似乎已经过时【截止2023-10-23】。由于自身需要且出于回馈互联网大学的目的，将相关内容重新整理在此篇博客中。
cuDNN 安装、版本查看及指定版本删除操作指南
最新发布
qq_50380073的博客
04-28 946
本文介绍 Linux 系统下 cuDNN 相关操作。安装时，解压文件并复制到 CUDA 目录，修改权限后更新链接库缓存；查看版本可通过头文件或库文件名；删除指定版本先备份，再删除并更新缓存。这些操作利于管理 cuDNN，保障与软件、项目兼容。
CUDA｜Windows 系统 CUDA、NVCC、CUDNN 版本查看方法
长行
01-08 1万+
显卡、显卡驱动、CUDA、NVCC、CUDNN 版本查看方法（Windows）
查看windows本机cudnn当前版本
qq_46261928的博客
03-16 559
win+R后，打开cmd，输入nvcc --version即可
Windows下查看CUDA，cudnn版本
qq_37086224的博客
10-15 2万+
windows下查看CUDA版本可以在cmd命令行中使用 1.nvcc -V的命令得到 2.或者使用控制面板打开NVIDIA控制面板，然后在帮助中的系统信息中的组件界面可以查看到其中的NVCUDA.dll后面的版本后即为所需要的版本信息 对于cuDNN版本的查看是在文件夹下进行的，首先进入文件夹C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\...
Win10 查看 cuda和 cudnn版本
Jeff zhao
06-11 8601
查看cuda版本 法1：在Anaconda Prompt中，输入 nvcc --version 版本：10.1.105 法2：按路径查看C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA 版本：10.1 查看cudnn版本： 法1：按路径查看 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include，用 Visual Studio打开cudnn.h cu
查看Tensorflow、CUDA及cuDNN版本
xiaoxuan1120的博客
10-16 6911
查看Tensorflow、CUDA及cuDNN版本 1. 查看Tensorflow版本 打开cmd,输入 python import tensorflow as tf tf.__version__ 2. 查看windows的CUDA版本 法一：打开cmd,输入 nvcc --version 法二：按win+Q，输入控制面板，然后点击NVIDIA控制面板； 点击NVIDIA控制面板的帮助，点击左下角系统信息； 点击组件：这里就显示了你的CUDA的信息啦。 需注意：若控制面板显示版本与法一 nvcc --
详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系
01-21
Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows CPU Version Python version Compiler Build tools tensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.10.0 3.5-...
查看cuda和cudnn版本
qq_55888300的博客
02-26 3761
请注意，由于版本的更新，某些方法可能会失效。因此，建议直接访问官方文档或官方网站查询最新的获取版本信息的正确方法。
windows 查看cuda和cudnn版本
qq_23996885的博客
12-12 2836
1查看cuda的版本 cmd 输入命令： nvcc --version 或者进入目录查看 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA 2 查看cudnn版本 进入目录查看 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include\cudnn.h 文件内容如下： ...
windows查看cuda版本
qq_36229460的博客
12-20 474
查看cuda版本方法
查看电脑已安装的CUDA、cudnn版本号方法
m0_49878324的博客
11-13 6099
查看CUDA和cudnn版本
Windows系统如何查看Cuda,Cudnn版本？#深度学习#机器学习
c_0934的博客
10-27 3万+
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_version.h ： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include\cudnn_version.h 如下所示
Windows和Ubuntu下查看CUDA和cuDNN的版本
weixin_42200352的博客
05-04 935
Linux 1. 查看CUDA版本 终端中输入： nvcc -V #或者 nvcc --version 若没有安装nvcc，则使用 cat /usr/local/cuda/version.txt 2. 查看cuDNN版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 如果没有，则可能没有安装cuDNN Windows 1. 查看CUDA版本 nvcc -V #或者 nvcc --version 或者找到安装目录： 找到 C:
Windows查看CUDA版本
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huplion的专栏
07-04 18万+
方法1： 进入以下目录 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA 即可安装的CUDA版本 方法2： 打开cmd，输入 nvcc –version
windows如何查看cuda和cudnn版本
03-17
### 如何在 Windows 系统中检查已安装的 CUDA 和 cuDNN 版本 #### 检查 CUDA 的版本 可以通过运行命令提示符 (CMD) 来验证当前系统中的 CUDA 版本。具体方法如下： 打开 CMD 并输入以下命令来检测 NVIDIA 显卡驱动程序支持的 CUDA 版本： ```cmd nvidia-smi ``` 此命令会显示显卡的相关信息以及所支持的 CUDA 版本[^1]。 如果需要进一步确认实际安装的 CUDA 工具包版本，则可以导航到 CUDA 安装目录并执行以下操作： - 默认情况下，CUDA 被安装在 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA` 文件夹下。 - 进入该路径后，在 CMD 中运行以下命令以获取工具包的具体版本号： ```cmd nvcc --version ``` 或者更简洁的方式： ```cmd nvcc -V ``` 上述命令将返回详细的编译器版本信息及其对应的 CUDA 版本[^3]。 #### 检查 cuDNN 的版本 对于 cuDNN 的版本查询，通常需要手动访问其文件所在位置来进行判断。以下是具体的步骤说明： cuDNN 库一般会被放置于 CUDA 的安装目录内，例如： `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\<version>\include` 或者 `<version>\bin` 子目录中。 进入对应子目录之后找到名为 `cudnn.h` 的头文件，并通过记事本或其他文本编辑软件打开它。寻找类似于下面这样的宏定义语句即可得知版本详情： ```cpp #define CUDNN_MAJOR 8 #define CUDNN_MINOR 1 #define CUDNN_PATCHLEVEL 0 ``` 综合这些数值可得出完整的 cuDNN 版本为 8.1.0[^2]。 另外一种方式是在 Python 环境里利用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架间接读取加载后的库版本信息。比如基于 Tensorflow 可尝试调用函数 `tf.sysconfig.get_build_info()` 获取构建时依赖项的信息列表其中就包含了 cudnn_version 字段。 --- ####
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