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。
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
首先你应该找到Cuda的安装位置。
如果是像这里这样的默认安装,位置应该是:
对于ubuntu:
/usr/local/cuda
在此文件夹中,您应该有一个文件
版本.txt
使用任何文本编辑器打开此文件或运行:
cat version.txt
从文件夹
OR
cat /usr/local/cuda/version.txt
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。
在我的cuda-11.60安装中,可以在/usr/local/cuda/version.json中找到信息。它包含完整的版本号(11.6.0而不是nvidia-smi显示的11.6)。
可按如下方式检索信息:
python -c 'import json; print(json.load(open("/usr/local/cuda/version.json"))["cuda"]["version"])'
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
[编辑的答案。感谢所有更正的人]
如果你跑步
nvidia-smi
您应该在命令输出的右上角找到安装的驱动程序支持的CUDA版本最高CUDA版本。至少我发现CUDA版本10.0的输出。,
如果您安装了PyTorch,只需在IDE中运行以下代码:
import torch
print(torch.version.cuda)