[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。，

你可能会发现CUDA-Z很有用，这里是他们网站上的一句话：

“这个程序诞生于另一个Z-实用程序的模仿，例如CPU-Z和GPU-Z。CUDA-Z显示了CUDA支持的GPU和GPGPU的一些基本信息。它与nVIDIA Geforce、Quadro和Tesla卡以及ION芯片组一起工作。”

http://cuda-z.sourceforge.net/

在支持选项卡上，有源代码的URL：http://sourceforge.net/p/cuda-z/code/并且下载实际上不是安装程序，而是可执行文件本身（没有安装，所以这是“快速”的）。

此实用程序提供了大量信息，如果您需要了解它是如何派生的，可以查看源代码。您可以搜索与此类似的其他实用程序。

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

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

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。

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。