cuda cudnn python 版本

根据引用和引用的内容，可以得到以下信息:
- CUDA版本可以通过在Python中使用torch.version.cuda来查看。例如，torch.version.cuda的结果为9.0.176表示CUDA版本为9.0.176。
- cuDNN版本可以通过在Python中使用torch.backends.cudnn.version()来查看。例如，torch.backends.cudnn.version()的结果为7301表示cuDNN版本为7301。

另外，引用提到，在安装CUDA之前，最好先确定需要安装的TensorFlow或者PyTorch版本，并根据其版本确定对应的CUDA版本，以避免版本不匹配的问题。

因此，如果想要确定CUDA、cuDNN和Python版本的匹配关系，可以通过上述方法获取CUDA和cuDNN的版本，然后结合需要使用的PyTorch或者TensorFlow版本，查找相应的版本匹配表来确定版本的匹配关系。

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安装cuda cudnn

安装CUDA和cuDNN通常是在支持GPU的计算机上配置深度学习环境的重要步骤。以下是简要的安装流程：

**安装CUDA:**
1. **下载CUDA**: 访问NVIDIA官网 (https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 下载对应您系统和GPU型号的CUDA Toolkit。
2. **安装文件**: 双击运行安装程序，按照提示完成安装，记得选择添加PATH环境变量。
3. **验证安装**: 在命令行输入`nvcc --version`，如果能显示出CUDA版本信息，则安装成功。

**安装cuDNN:**
1. **下载cuDNN**: 在NVIDIA Developer网站上找到cuDNN版本，通常需要先有CUDA的版本支持。
2. **解压并查看**：下载后解压缩，找到相应的库文件夹。
3. **将cuDNN与CUDA路径关联**: 将cuDNN的include和lib目录添加到CUDA的include和library搜索路径中。
4. **设置环境变量**: 确保cuDNN的头文件路径包含在CUDA的头文件路径之前。
5. **验证cuDNN安装**: 使用Python的`tensorflow.keras.utils.get vervsion()` 或 `import cudnn; print(cudnn.version())`检查是否正确加载了cuDNN。

**注意事项**：
- 确保您的操作系统、CUDA版本和cuDNN版本兼容。
- 在某些Linux发行版中，如Ubuntu，可能还需要安装一些额外的依赖包。
- 配置过程中可能需要管理员权限。

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。