如何获得CUDA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。

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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。，

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在使用CUDA 11.6.1的Windows 11上，这对我很有用：

cat "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\version.json"

在Windows 10上，我在“C:\Program Files\nvidia Corporation\NVSMI”中找到了nvidia-smi.exe；在cd之后插入该文件夹（在我的情况下不在PATH中）和'。\它显示了nvidia smi.exe

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;
}

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

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

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