查看cuda和cudnn版本命令

查看CUDA（Compute Unified Device Architecture）和cuDNN（Convolutional Deep Neural Network Library）版本的命令分别如下：

1. **查看CUDA版本**:
在Linux终端中输入：

   nvcc --version

或者如果你的系统有`nvidia-smi`工具，也可以使用：

   nvidia-smi -L

这会列出所有安装的GPU及其对应的CUDA版本。

2. **查看cuDNN版本**:
如果你已经安装了cuDNN并且它在CUDA环境中设置正确，可以在Python环境下通过`tensorflow`, `pytorch`或其他深度学习库来检查。例如，在Python中使用TensorFlow，可以这样做：

   import tensorflow as tf
   print(tf.__config__.list_physical_devices('GPU'))
   print(tf.version.VERSION)
   print(tf.keras.backend.cudnn_version())

如果是直接在命令行，cuDNN的详细信息通常存储在环境变量或系统路径中的某个位置，没有直接的命令来查询。你需要找到安装目录下的`cudnn.h`文件，其中包含了版本号信息。

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查看虚拟环境cuda和cudnn版本命令

在使用Python进行深度学习开发，并利用CUDA和cuDNN进行加速计算时，通常会在安装好PyTorch或TensorFlow这样的库之后，在虚拟环境中检查CUDA和cuDNN的版本。以下是几个常用的命令：

1. **查看CUDA版本**:
- 对于Linux系统（如Ubuntu）：

     CUDA_HOME=$(dirname $(which nvidia-smi)) # 获取nvidia-smi的位置并取上一级目录
     . $CUDA_HOME/bin/activate # 激活cuda环境变量
     nvcc --version # 显示CUDA版本信息

- 对于Windows用户：
打开命令提示符，输入 `nvcc --version`。

2. **查看cuDNN版本**:
- Linux:

     conda list | grep cudatoolkit # 如果使用Conda管理环境，可以搜索cuDNN
     python -c "import torch; print(torch.backends.cudnn.version())" # 或者直接导入torch库查看

- Windows:

     pip show cupy-cuda100 # 如果使用cupy库，pip show torch-cu100 或 torch-nightly-cu100

记得先激活相关的虚拟环境，因为不同的环境可能安装了不同的CUDA和cuDNN版本。

如何查看cuda和cudnn版本

要查看Windows 10上的CUDA和cuDNN版本，可以按照以下步骤操作：

1. 打开NVIDIA官网，下载并安装CUDA Toolkit。

2. 在安装完成后，打开命令提示符（cmd）。

3. 输入以下命令：nvcc -V

4. 这将显示CUDA版本号。

5. 要查看cuDNN版本，可以在NVIDIA官网上下载cuDNN库。

6. 解压缩cuDNN库，并打开解压缩后的文件夹。

7. 打开文件夹中的readme.txt文件。

8. 在文件中查找cuDNN版本号。

9. 如果您已经安装了cuDNN库，则可以在命令提示符中输入以下命令：cudnn_version.exe

10. 这将显示cuDNN版本号。