您可以使用

nvcc -V

或者你可以使用

nvcc --version

或者您可以检查CUDA使用的位置

whereis cuda 

然后做

cat location/of/cuda/you/got/from/above/command

[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。，

如果您已安装CUDA SDK，则可以运行“deviceQuery”查看CUDA的版本

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

对于CUDA版本：

nvcc --version

或者使用，

nvidia-smi

对于cuDNN版本：

对于Linux：

使用以下方法查找cuDNN的路径：

$ whereis cuda
cuda: /usr/local/cuda

然后使用该命令从头文件获取版本，

$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

对于Windows，

使用以下方法查找cuDNN的路径：

C:\>where cudnn*
C:\Program Files\cuDNN7\cuda\bin\cudnn64_7.dll

然后使用它从头文件转储版本，

type "%PROGRAMFILES%\cuDNN7\cuda\include\cudnn.h" | findstr CUDNN_MAJOR

如果您在Windows上获得CUDA的两个不同版本-nvcc和NVIDIA smi显示的不同CUDA版本

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