通过在终端中键入以下内容，可以获得cuda版本：

$ nvcc -V

# below is the result
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Nov__3_21:07:56_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.1, V9.1.85

或者，可以先使用以下方法查找安装目录，手动检查版本：

$ whereis -b cuda         
cuda: /usr/local/cuda

然后cd到该目录并检查CUDA版本。

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"

除了上面提到的那些，CUDA安装路径（如果在安装过程中没有更改）通常包含版本号

执行哪个nvcc应该提供路径，这将为您提供版本

PS：这是一种快速而肮脏的方式，上面的答案更优雅，并将通过相当大的努力产生正确的版本

在Ubuntu Cuda V8上：

$ cat /usr/local/cuda/version.txt
  

您还可以了解CUDA版本的安装情况：

$ ls -l /usr/local | grep cuda

这会给你这样的东西：

lrwxrwxrwx  1 root root    9 Mar  5  2020 cuda -> cuda-10.2
drwxr-xr-x 16 root root 4096 Mar  5  2020 cuda-10.2
drwxr-xr-x 16 root root 4096 Mar  5  2020 cuda-8.0.61

给定一个正常的PATH，cuda指向的版本应该是活动版本（本例中为10.2）。

注意：只有当您愿意假设CUDA安装在/usr/local/CUDA下时，这才有效（这对于具有默认位置的独立安装程序是正确的，但对于CUDA集成为软件包的发行版则不正确）。参考：@einpoklum的评论。

如果您安装了PyTorch，只需在IDE中运行以下代码：

import torch

print(torch.version.cuda)

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。