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

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。

如果您在linux上运行：

dpkg -l | grep cuda

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

在Ubuntu Cuda V8上：

$ cat /usr/local/cuda/version.txt
  

您还可以了解CUDA版本的安装情况：

$ ls -l /usr/local | grep cuda

这会给你这样的东西：

lrwxrwxrwx  1 root root    9 Mar  5  2020 cuda -> cuda-10.2
drwxr-xr-x 16 root root 4096 Mar  5  2020 cuda-10.2
drwxr-xr-x 16 root root 4096 Mar  5  2020 cuda-8.0.61

给定一个正常的PATH，cuda指向的版本应该是活动版本（本例中为10.2）。

注意：只有当您愿意假设CUDA安装在/usr/local/CUDA下时，这才有效（这对于具有默认位置的独立安装程序是正确的，但对于CUDA集成为软件包的发行版则不正确）。参考：@einpoklum的评论。