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
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;
}
其他回答
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;
}
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
如果安装了多个CUDA，则系统中加载的CUDA是与“nvcc”关联的CUDA。因此，“nvcc--version”显示了您想要的内容。
如果您安装了PyTorch，只需在IDE中运行以下代码：
import torch
print(torch.version.cuda)
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
