如何检查我的CUDA和cuDNN版本？

在Linux系统上，你可以通过以下命令来查看CUDA和cuDNN的版本信息：

1. **检查CUDA版本**：
打开终端，输入以下命令并按回车：

   nvcc --version

这将显示安装的CUDA版本。

2. **检查cuDNN版本**：
对于CUDA 8.0 及以上版本，cuDNN版本通常已经集成在CUDA Toolkit中，无需单独安装。如果你需要检查cuDNN版本，可以在`<CUDA根目录>/include/cudnn.h`文件的头部注释中找到版本号，例如 `#define CUDNN_MAJOR x`、`#define CUDNN_MINOR y` 和 `#define CUDNN_PATCHLEVEL z`。

如果你在Windows系统上，可以在CUDA的管理控制台或者NVIDIA GPU Computing SDK中查找相关信息。

对于macOS，你需要打开终端，然后进入`/usr/local/cuda`目录，找到`cuda_version.txt`文件查看CUDA版本。cuDNN版本通常会在安装路径下查找类似`cudnn-*.h`头文件。

记得检查这两个工具是否与你的Python环境中使用的深度学习库（如PyTorch）版本兼容。

相关问题

怎么判断我是否安装了cuda和cudnn？和怎么样才能安装cuda和cudnn

判断是否安装了CUDA和cuDNN可以通过以下步骤：

1. 打开终端或命令提示符窗口。

2. 输入以下命令：

   nvcc -V

如果CUDA已安装，则将显示CUDA版本信息。

3. 输入以下命令：

   python

进入Python交互模式后，输入以下代码：

   import torch
   print(torch.version.cuda)

如果cuDNN已安装，则将显示cuDNN版本信息。

如果您尚未安装CUDA和cuDNN，可以按照以下步骤安装：

1. 下载CUDA安装程序并运行。

2. 安装期间，选择适合您的操作系统和硬件的选项。

3. 安装完毕后，下载cuDNN并将其解压缩到CUDA安装目录的相应文件夹中。注意，cuDNN版本应与CUDA版本匹配。

4. 将CUDA和cuDNN添加到环境变量中，以便它们在终端或命令提示符窗口中可用。

如何查看cudnn版本？

查看CUDA Deep Neural Network (cuDNN) 版本通常是在安装CUDA后通过命令行或CUDA管理工具完成的。以下是几种常见的方法：

1. **命令行**:
- 对于Linux/Mac用户，在终端中输入以下命令：

     nvidia-smi -L | grep cudnn

- 如果你使用的是Windows，可以在命令提示符下运行 `nvidia-smi` 然后查找 "cudnn" 关键字。

2. **CUDA Toolkit Manager (CUPTI)**:
- 打开CUDA Toolkit安装目录下的\extras\cpp\tools\cuda\bin目录，找到"CUDNN_VERSION.txt" 文件，里面就是版本信息。

3. **CUDA Command Line Interface (nvcc) 或 nvcc -V**:
- 使用nvcc编译器查看版本信息时，会包含cudnn的版本。例如：

     nvcc --version | grep cudnn

4. **TensorRT或PyTorch等深度学习框架**:
- 如果你在使用支持GPU的深度学习库如TensorRT、PyTorch或TensorFlow等，可以检查其文档或日志输出，它们通常会在初始化或设置环境中显示cudnn版本。

记得检查你的CUDA版本是否与cuDNN兼容，因为不是所有CUDA版本都包含了最新的cuDNN版本。