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
如果您安装了PyTorch，只需在IDE中运行以下代码：
import torch
print(torch.version.cuda)
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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。
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
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。
您可以使用
nvcc -V
或者你可以使用
nvcc --version
或者您可以检查CUDA使用的位置
whereis cuda
然后做
cat location/of/cuda/you/got/from/above/command
使用CUDA运行时API C++包装器编程（注意：我是作者）：
auto v1 = cuda::version::maximum_supported_by_driver();
auto v2 = cuda::version::runtime();
这为您提供了一个cuda:：version_t结构，您可以对其进行比较，也可以打印/流式传输，例如：
if (v2 < cuda::version_t{ 8, 0 } ) {
std::cerr << "CUDA version " << v2 << " is insufficient." std::endl;
}
