在 Linux 和 Windows 系统下查看 CUDA 和 cuDNN 版本的方法，包括使用 nvcc 命令

kelly12502302252023-11-21 5:08

一直都比较头疼cuda与cudnn版本查看问题，两个系统不一样也不好查看，命令不通用

Linux

查看 CUDA 版本

方法一：

python 复制代码

nvcc --version

或

python 复制代码

nvcc -V

如果 nvcc 没有安装，那么用方法二。

方法二：

去安装目录下查看：

python 复制代码

cat /usr/local/cuda/version.txt

查看 cuDNN 版本

python 复制代码

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

如果没有，那么可能没有安装 cuDNN。

如果是为了使用 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

查看 CUDA 版本

在命令行中执行：

nvcc --version

或者进入 CUDA 的安装目录查看：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

查看 cuDNN 版本

进入 CUDA 的安装目录查看文件 cudnn.h ：(注意修改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 查看 CUDA 和 cuDNN 版本

python 复制代码

import torch

print(torch.__version__)

python 复制代码

print(torch.version.cuda)

python 复制代码

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

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