如果nvcc--版本不适合您，请使用cat/usr/local/cuda/version.txt

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"])'

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

其他受访者已经描述了可以使用哪些命令检查CUDA版本。在这里，我将描述如何将这些命令的输出转换为格式为“10.2”、“11.0”等的环境变量。

概括一下，您可以使用

nvcc --version

了解CUDA版本。我想这应该是你的第一个停靠港。如果安装了多个版本的CUDA，此命令应打印出PATH中最高的副本版本。

输出如下所示：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Jun_11_22:26:38_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.0, V11.0.194
Build cuda_11.0_bu.TC445_37.28540450_0

我们可以将这个输出传递给sed，以便只选择MAJOR.MINOR发布版本号。

CUDA_VERSION=$(nvcc --version | sed -n 's/^.*release \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*$/\1/p')

如果nvcc不在您的路径上，您应该能够通过指定nvcc默认位置的完整路径来运行它。

/usr/local/cuda/bin/nvcc --version

其输出与上述相同，并且可以以相同的方式对其进行解析。

或者，您可以从version.txt文件中找到CUDA版本。

cat /usr/local/cuda/version.txt

其输出

CUDA Version 10.1.243

可以使用sed进行解析，以仅选择MAJOR.MINOR发布版本号。

CUDA_VERSION=$(cat /usr/local/cuda/version.txt | sed 's/.* \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*/\1/')

请注意，有时version.txt文件引用的CUDA安装不同于nvcc--version。在这种情况下，nvcc版本应该是您实际使用的版本。

我们可以将这三种方法结合在一起，以稳健地获得CUDA版本，如下所示：

if nvcc --version 2&> /dev/null; then
    # Determine CUDA version using default nvcc binary
    CUDA_VERSION=$(nvcc --version | sed -n 's/^.*release \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*$/\1/p');

elif /usr/local/cuda/bin/nvcc --version 2&> /dev/null; then
    # Determine CUDA version using /usr/local/cuda/bin/nvcc binary
    CUDA_VERSION=$(/usr/local/cuda/bin/nvcc --version | sed -n 's/^.*release \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*$/\1/p');

elif [ -f "/usr/local/cuda/version.txt" ]; then
    # Determine CUDA version using /usr/local/cuda/version.txt file
    CUDA_VERSION=$(cat /usr/local/cuda/version.txt | sed 's/.* \([0-9]\+\.[0-9]\+\).*/\1/')

else
    CUDA_VERSION=""

fi

此环境变量对于下游安装非常有用，例如当pip安装为正确CUDA版本编译的pytorch副本时。

python -m pip install \
    "torch==1.9.0+cu${CUDA_VERSION/./}" \
    "torchvision==0.10.0+cu${CUDA_VERSION/./}" \
    -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

同样，当未安装CUDA时，可以安装CPU版本的pytorch。

if [ "$CUDA_VERSION" = "" ]; then
    MOD="+cpu";
    echo "Warning: Installing CPU-only version of pytorch"
else
    MOD="+cu${CUDA_VERSION/./}";
    echo "Installing pytorch with $MOD"
fi

python -m pip install \
    "torch==1.9.0${MOD}" \
    "torchvision==0.10.0${MOD}" \
    -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

但要小心这一点，因为当您打算使用GPU支持时，可能会意外安装仅CPU版本。例如，如果您在没有GPU的服务器登录节点上运行安装脚本，那么您的作业将部署到有GPU的节点上。在这种情况下，登录节点通常不会安装CUDA。

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。

我得到/usr/local-没有这样的文件或目录。尽管nvcc-V给出了

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44