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
安装CUDA后，可以通过以下方式检查版本：nvcc-V
我已经安装了5.0和5.5
Cuda编译工具5.5版V5.5,0
此命令适用于Windows和Ubuntu。
其他回答
如果您已安装CUDA SDK，则可以运行“deviceQuery”查看CUDA的版本
其他受访者已经描述了可以使用哪些命令检查CUDA版本。在这里，我将描述如何将这些命令的输出转换为格式为“10.2”、“11.0”等的环境变量。
概括一下，您可以使用
nvcc --version
了解CUDA版本。我想这应该是你的第一个停靠港。如果安装了多个版本的CUDA，此命令应打印出PATH中最高的副本版本。
输出如下所示：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Jun_11_22:26:38_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.0, V11.0.194
Build cuda_11.0_bu.TC445_37.28540450_0
我们可以将这个输出传递给sed，以便只选择MAJOR.MINOR发布版本号。
CUDA_VERSION=$(nvcc --version | sed -n 's/^.*release \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*$/\1/p')
如果nvcc不在您的路径上，您应该能够通过指定nvcc默认位置的完整路径来运行它。
/usr/local/cuda/bin/nvcc --version
其输出与上述相同，并且可以以相同的方式对其进行解析。
或者，您可以从version.txt文件中找到CUDA版本。
cat /usr/local/cuda/version.txt
其输出
CUDA Version 10.1.243
可以使用sed进行解析，以仅选择MAJOR.MINOR发布版本号。
CUDA_VERSION=$(cat /usr/local/cuda/version.txt | sed 's/.* \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*/\1/')
请注意，有时version.txt文件引用的CUDA安装不同于nvcc--version。在这种情况下，nvcc版本应该是您实际使用的版本。
我们可以将这三种方法结合在一起，以稳健地获得CUDA版本，如下所示：
if nvcc --version 2&> /dev/null; then
# Determine CUDA version using default nvcc binary
CUDA_VERSION=$(nvcc --version | sed -n 's/^.*release \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*$/\1/p');
elif /usr/local/cuda/bin/nvcc --version 2&> /dev/null; then
# Determine CUDA version using /usr/local/cuda/bin/nvcc binary
CUDA_VERSION=$(/usr/local/cuda/bin/nvcc --version | sed -n 's/^.*release \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*$/\1/p');
elif [ -f "/usr/local/cuda/version.txt" ]; then
# Determine CUDA version using /usr/local/cuda/version.txt file
CUDA_VERSION=$(cat /usr/local/cuda/version.txt | sed 's/.* \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*/\1/')
else
CUDA_VERSION=""
fi
此环境变量对于下游安装非常有用，例如当pip安装为正确CUDA版本编译的pytorch副本时。
python -m pip install \
"torch==1.9.0+cu${CUDA_VERSION/./}" \
"torchvision==0.10.0+cu${CUDA_VERSION/./}" \
-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
同样，当未安装CUDA时，可以安装CPU版本的pytorch。
if [ "$CUDA_VERSION" = "" ]; then
MOD="+cpu";
echo "Warning: Installing CPU-only version of pytorch"
else
MOD="+cu${CUDA_VERSION/./}";
echo "Installing pytorch with $MOD"
fi
python -m pip install \
"torch==1.9.0${MOD}" \
"torchvision==0.10.0${MOD}" \
-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
但要小心这一点，因为当您打算使用GPU支持时，可能会意外安装仅CPU版本。例如，如果您在没有GPU的服务器登录节点上运行安装脚本，那么您的作业将部署到有GPU的节点上。在这种情况下，登录节点通常不会安装CUDA。
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。
安装CUDA后，可以通过以下方式检查版本：nvcc-V
我已经安装了5.0和5.5
Cuda编译工具5.5版V5.5,0
此命令适用于Windows和Ubuntu。
我得到/usr/local-没有这样的文件或目录。尽管nvcc-V给出了
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44
