是否有任何快速命令或脚本来检查安装的CUDA版本？
我在安装目录下找到了4.0的手册，但我不确定它是否是实际安装的版本。
当前回答
如果nvcc和nvidia-smi之间存在版本不匹配，则使用不同版本的cuda作为驱动程序和运行时环境。
为了确保使用相同版本的CUDA驱动程序，您需要做的是在系统路径上获取CUDA。
首先运行cuda所在的位置，找到cuda驱动程序的位置。
然后转到.bashrc并修改路径变量，并使用变量“LD_LIBRARY_path”设置搜索的目录优先顺序。
例如
$ whereis cuda
cuda: /usr/lib/cuda /usr/include/cuda.h /usr/local/cuda
CUDA安装在/usr/local/CUDA，现在我们需要将路径变量添加到.bashrc，如下所示：
vim ~/.bashrc
export PATH="/usr/local/cuda/bin:${PATH}"
在该行之后，将目录搜索路径设置为：
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}"
然后保存.bashrc文件。并将其刷新为：
$ source ~/.bashrc
这将确保您有nvcc-V和nvidia-smi使用相同版本的驱动程序。
其他回答
打开终端并运行以下命令：
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
您可以获得CUDA驱动程序版本、CUDA运行时版本的信息，以及GPU的详细信息。我的终端输出的图像示例如下。
您可以在此处找到图像。
对于CUDA版本：
nvcc --version
或者使用，
nvidia-smi
对于cuDNN版本：
对于Linux：
使用以下方法查找cuDNN的路径：
$ whereis cuda
cuda: /usr/local/cuda
然后使用该命令从头文件获取版本，
$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
对于Windows，
使用以下方法查找cuDNN的路径：
C:\>where cudnn*
C:\Program Files\cuDNN7\cuda\bin\cudnn64_7.dll
然后使用它从头文件转储版本，
type "%PROGRAMFILES%\cuDNN7\cuda\include\cudnn.h" | findstr CUDNN_MAJOR
如果您在Windows上获得CUDA的两个不同版本-nvcc和NVIDIA smi显示的不同CUDA版本
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
使用tensorflow：
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import build_info as build
print(f"tensorflow version: {tf.__version__}")
print(f"Cuda Version: {build.build_info['cuda_version']}")
print(f"Cudnn version: {build.build_info['cudnn_version']}")
tensorflow版本：2.4.0
Cuda版本：11.0
Cudnn版本：8
如果您在linux上运行：
dpkg -l | grep cuda
