如何获得CUDA版本？

是否有任何快速命令或脚本来检查已安装的CUDA版本？

我在安装目录下找到了4.0手册，但不确定该手册是否为实际安装的版本。

正如Jared在评论中提到的那样，从命令行：

nvcc --version

（或/usr/local/cuda/bin/nvcc --version）给出CUDA编译器版本（与工具包版本匹配）。

从应用程序代码中，您可以使用以下命令查询运行时API版本

cudaRuntimeGetVersion()

或带有的驱动程序API版本

cudaDriverGetVersion()

正如Daniel所指出的，deviceQuery是一个SDK示例应用程序，可以查询上述内容以及设备功能。

如其他人所述，您还可以检查使用的内容version.txt（例如，在Mac或Linux上）

cat /usr/local/cuda/version.txt

但是，如果安装了CUDA工具包的另一个版本，而不是从进行符号链接/usr/local/cuda的版本，则如果您的版本PATH比上述版本早，则可能报告的版本不正确，因此请谨慎使用。

在Ubuntu Cuda V8上：

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

如果你跑

nvidia-smi

您应该在命令输出的右上角找到CUDA版本。至少我发现CUDA版本10.0的输出例如

对于CUDA版本：

nvcc --version

对于cuDNN版本：

对于Linux：

使用以下命令查找cuDNN的路径：

$ whereis cuda
cuda: /usr/local/cuda

然后使用它从头文件获取版本，

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

对于Windows，

使用以下命令查找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中转储版本，

type "%PROGRAMFILES%\cuDNN7\cuda\include\cudnn.h" | findstr CUDNN_MAJOR

在Ubuntu上：

尝试

$ cat /usr/local/cuda/version.txt 要么 $ cat /usr/local/cuda-8.0/version.txt

有时，该文件夹被命名为“ Cuda-version”。

如果以上方法均$ /usr/local/ 无效，请尝试转到 并查找您的Cuda文件夹的正确名称。

输出应类似于： CUDA Version 8.0.61

使用以下命令检查Conda的CUDA安装：

conda list cudatoolkit

并使用以下命令检查conda安装的CUDNN版本：

conda list cudnn

如果要通过CONDA安装/更新CUDA和CUDNN，请使用以下命令：

conda install -c anaconda cudatoolkit
conda install -c anaconda cudnn

或者，您可以使用以下命令来检查CUDA安装：

nvidia-smi

要么

nvcc --version

如果您通过Anaconda软件包使用tensorflow-gpu（您可以通过在控制台中打开Python并在启动时检查默认python是否显示Anaconda，Inc.进行验证，或者可以运行哪个python并检查位置），然后手动进行安装CUDA和CUDNN很可能行不通。您将不得不通过conda更新。

如果要手动安装CUDA，CUDNN或tensorflow-gpu，可以在此处查看说明https://www.tensorflow.org/install/gpu

如果已安装CUDA SDK，则可以运行“ deviceQuery”以查看CUDA的版本

您可能会发现CUDA-Z有用，这是他们网站的引文：

“该程序的诞生是对其他Z实用程序（例如CPU-Z和GPU-Z）的模仿。CUDA-Z显示了支持CUDA的GPU和GPGPU的一些基本信息。它可与nVIDIA Geforce，Quadro和Tesla卡，ION一起使用。芯片组。”

http://cuda-z.sourceforge.net/

在“支持”选项卡上，有源代码的URL：http : //sourceforge.net/p/cuda-z/code/，下载的内容实际上不是安装程序，而是可执行文件本身（没有安装，因此“快速” ”）。

该实用程序提供了很多信息，如果您需要了解它是如何派生的，请查看源代码。您可能还会搜索与此类似的其他实用程序。

可以cuda通过在终端中键入以下命令来获取版本：

$ nvcc -V

# below is the result
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

或者，可以使用以下方法首先找到安装目录来手动检查版本：

$ whereis -b cuda         
cuda: /usr/local/cuda

然后cd进入该目录并检查CUDA版本。

安装CUDA后，可以通过以下方法检查版本：nvcc -V

我已经安装了5.0和5.5，所以它给

Cuda编译工具，版本5.5，V5.5,0

该命令适用于Windows和Ubuntu。

除了上述提到的以外，您的CUDA安装路径（如果在安装过程中未更改）通常包含版本号

做一个 which nvcc应该给的路径，这将给你版本

PS：这是一种快速而肮脏的方式，以上答案更加优雅，并且需要付出大量努力才能得出正确的版本

首先，您应该找到Cuda的安装位置。

如果是默认安装（例如此处），则位置应为：

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

从资料夹中

要么

 cat /usr/local/cuda/version.txt 

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

如果您在Linux上运行：

dpkg -l | grep cuda

我得到/ usr / local-没有这样的文件或目录。虽然nvcc -V给

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

使用CUDA Runtime API C ++包装器以编程方式：

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并进行流处理，例如：

if (v2 < cuda::version_t{ 8, 0 } ) {
    std::cerr << "CUDA version " << v2 << " is insufficient." std::endl;
}

您可以使用来检查CUDA的版本

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