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

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。

通过在终端中键入以下内容，可以获得cuda版本：

$ nvcc -V

# below is the result
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

或者，可以先使用以下方法查找安装目录，手动检查版本：

$ whereis -b cuda         
cuda: /usr/local/cuda

然后cd到该目录并检查CUDA版本。

在以下时间之后找到我的：

whereis cuda

at

cuda:/usr/lib/cuda/usr/include/cuda.h

with

nvcc --version

CUDA版本9.1.85

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

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。