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

如果您安装了PyTorch，只需在IDE中运行以下代码：

import torch

print(torch.version.cuda)

首先你应该找到Cuda的安装位置。

如果是像这里这样的默认安装，位置应该是：

对于ubuntu：

/usr/local/cuda

在此文件夹中，您应该有一个文件

版本.txt

使用任何文本编辑器打开此文件或运行：

cat version.txt

从文件夹

OR

 cat /usr/local/cuda/version.txt 

安装CUDA后，可以通过以下方式检查版本：nvcc-V

我已经安装了5.0和5.5

Cuda编译工具5.5版V5.5,0

此命令适用于Windows和Ubuntu。

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