在 Linux 和 Windows 系统下检察 CUDA 和 cuDNN 版本的方法，包括使用 nvcc ...

不停都比较头疼cuda与cudnn版本检察问题，两个系统不一样也不好检察，下令不通用
Linux
检察 CUDA 版本
方法一：

1. nvcc --version

复制代码

或

1. nvcc -V

复制代码

假如 nvcc 没有安装，那么用方法二。
方法二：
去安装目次下检察：

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

复制代码

检察 cuDNN 版本

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

复制代码

假如没有，那么可能没有安装 cuDNN。
假如是为了使用 PyTorch/TensorFlow，在 Linux 服务器上推荐使用 conda 安装，使用 conda 可以很方便安装 PyTorch/TensorFlow 以及对应版本的 CUDA 和 cuDNN。
Windows
检察 CUDA 版本
在下令行中实行：
nvcc --version

或者进入 CUDA 的安装目次检察：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA
检察 cuDNN 版本
进入 CUDA 的安装目次检察文件 cudnn.h ：(留意修改v9.0)
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include\cudnn.h
如下所示，cuDNN 版本为 7.2.1 :
使用 PyTorch 检察 CUDA 和 cuDNN 版本

1. import torch
3. print(torch.__version__)

复制代码

1. print(torch.version.cuda)

复制代码

1. print(torch.backends.cudnn.version())

复制代码

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