在使用CUDA 11.6.1的Windows 11上，这对我很有用：

cat "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\version.json"

在Windows 10上，我在“C:\Program Files\nvidia Corporation\NVSMI”中找到了nvidia-smi.exe；在cd之后插入该文件夹（在我的情况下不在PATH中）和'。\它显示了nvidia smi.exe

在Ubuntu上：

Try

$cat/usr/local/cuda/version.txt或$cat/usr/local/cuda-8.0/version.txt

有时文件夹名为“Cuda版本”。

如果以上都不起作用，请尝试转到$/usr/local/找到Cuda文件夹的正确名称。

输出应类似于：CUDA版本8.0.61

如果安装了多个CUDA，则系统中加载的CUDA是与“nvcc”关联的CUDA。因此，“nvcc--version”显示了您想要的内容。

正如Jared在命令行的评论中提到的：

nvcc --version

（或/usr/local/cuda/bin/nvcc-version）提供cuda编译器版本（与工具包版本匹配）。

从应用程序代码中，可以使用

cudaRuntimeGetVersion()

或驱动程序API版本

cudaDriverGetVersion()

正如Daniel所指出的那样，deviceQuery是一个SDK示例应用程序，可以查询上面的内容以及设备功能。

正如其他人所指出的，您也可以使用（例如，在Mac或Linux上）检查version.txt的内容

cat /usr/local/cuda/version.txt

但是，如果安装了CUDA工具包的另一个版本，而不是从/usr/local/CUDA符号链接的版本，则如果PATH中的另一版本早于上述版本，则可能会报告版本不准确，因此请谨慎使用。

使用以下命令检查Conda的CUDA安装：

conda list cudatoolkit

使用以下命令检查conda安装的CUDNN版本：

conda list cudnn

如果要通过CONDA安装/更新CUDA和CUDNN，请使用以下命令：

conda install -c anaconda cudatoolkit
conda install -c anaconda cudnn

或者，您可以使用以下命令检查CUDA安装：

nvidia-smi

OR

nvcc --version

如果您正在通过Anaconda包使用tensorflow-gpu（只需在控制台中打开Python，检查默认的Python在启动时是否显示Anaconda-Inc.，或者您可以运行哪个Python并检查位置），那么手动安装CUDA和CUDNN很可能无法工作。您将不得不通过conda进行更新。

如果您想手动安装CUDA、CUDNN或tensorflow gpu，可以查看此处的说明https://www.tensorflow.org/install/gpu