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
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。
其他回答
我们有三种方法来检查版本：在我的案例中，以下是输出：-方式1：-
cat /usr/local/cuda/version.txt
输出：-
CUDA Version 10.1.243
途径2：-
nvcc --version
输出：-
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
途径3：-
/usr/local/cuda/bin/nvcc --version
输出：-
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243
途径4：-
nvidia-smi
NVIDIA-SMI 450.36.06 Driver Version: 450.36.06 CUDA Version: 11.0
输出不相同。不知道为什么会这样。
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
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。
如果您已安装CUDA SDK，则可以运行“deviceQuery”查看CUDA的版本
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
