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。
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。
当前回答
如果nvcc--版本不适合您,请使用cat/usr/local/cuda/version.txt
其他回答
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
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
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;
}
如果您安装了PyTorch,只需在IDE中运行以下代码:
import torch
print(torch.version.cuda)
如果您在linux上运行:
dpkg -l | grep cuda