linux查看cudnn和cuda版本

要查看Linux上的CUDNN和CUDA版本，可以使用以下命令：

1. 查看CUDA版本：

nvcc --version

2. 查看CUDNN版本：

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

这些命令将显示CUDA和CUDNN的版本信息。请注意，要使用这些命令，您必须已经安装了CUDA和CUDNN。

相关问题

cudnn和cuda版本不匹配

回答: 当CUDA和cuDNN的版本不匹配时，可能会导致安装tensorflow时出现问题。解决这个问题的方法有几种。一种方法是安装与全局CUDA和cuDNN版本匹配的tensorflow版本。另一种方法是以root用户身份全局安装与tensorflow所需版本匹配的CUDA和cuDNN。还有一种方法是在conda环境下安装cudatoolkit和cuDNN。个人推荐使用第三种方法。\[1\]

这个问题经常出现，当安装了某个版本的CUDA后，tensorflow可能不支持相应版本的CUDA，或者tensorflow支持CUDA，但与cuDNN版本不匹配，导致找不到相应的文件。有时候人们可能会误以为需要重新安装CUDA，但实际上这样做是麻烦的。\[2\]

在某些情况下，当使用nvidia-smi命令查看版本时，可能无法显示CUDA的版本号。可以使用nvcc -V命令来查看CUDA的版本号。另外，使用cat命令查看系统全局的CUDA版本时，可能会显示不同的版本号。这可能会导致程序在运行时使用的CUDA版本不一致。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [linux上安装tensorflow-gpu出现cuda和cudnn版本匹配不一致的问题](https://blog.csdn.net/qq_46041930/article/details/124557862)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [CUDA、tensorflow与cuDNN的版本匹配问题【转】](https://blog.csdn.net/anfeng3664/article/details/101179485)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [cuda、cuDNN的安装和cuda版本不一致问题……](https://blog.csdn.net/qq_41375609/article/details/106551781)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

如何查看cudnn cudatoolkit版本

要查看CUDNN和CUDA Toolkit的版本，可以使用以下方法：

1. 查看CUDNN版本：可以通过在终端或命令提示符中运行以下命令来查看CUDNN的版本：

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

这将显示CUDNN的主要版本号和次要版本号。

2. 查看CUDA Toolkit版本：可以通过在终端或命令提示符中运行以下命令来查看CUDA Toolkit的版本：

   nvcc --version

这将显示CUDA Toolkit的版本号。

请注意，以上命令适用于Linux和Mac系统。如果您使用的是Windows系统，可以在CUDA Toolkit的安装目录中找到相应的文件来查看版本信息。

引用\[1\]中提到，CUDA Toolkit是用于开发和运行基于CUDA的应用程序的软件包，它包含了编译器、库、工具和示例等组件，用于编写、构建和优化CUDA应用程序。而引用\[2\]中提到，CUDA Toolkit还提供了与GPU相关的驱动程序和运行时库，以便在系统上正确配置和管理GPU。因此，通过查看CUDA Toolkit的版本，可以了解到您所使用的CUDA版本以及与之兼容的CUDNN版本。

综上所述，要查看CUDNN和CUDA Toolkit的版本，可以使用上述方法来获取相应的版本信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Nvidia显卡对应驱动，cuda toolkit 和 cuDNN 之间的版本关系](https://blog.csdn.net/weixin_39928010/article/details/131142603)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]