Linux如何查看cuda和cudnn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

linux查看cuda 和 cudnn安装版本

在Linux系统中，你可以使用以下几种方式来检查CUDA和cuDNN的安装版本：

1. **查看CUDA版本**:
- 打开终端并输入命令 `nvidia-smi`，这将显示NVIDIA管理工具的信息，其中包括CUDA的版本号。如果没有安装CUDA，该命令可能无法运行。
- 如果你有安装CUDA Toolkit，可以在`/usr/local/cuda/version.txt` 或 `~/CUDA/v??/version.txt`（取决于你安装的位置）文件中找到版本号。

2. **查看cuDNN版本**:
- cuDNN通常会包含在CUDA Toolkit内，所以首先需要确认CUDA是否已安装。
- 使用命令 `ldconfig -p | grep cudnn`，如果cuDNN已安装，你会看到类似`libcudnn.so.<版本号>`的行，并从那得到cuDNN的版本。
- 另外，cuDNN库文件路径通常在`/usr/lib/x86_64-linux-gnu/cuda/<CUDA_version>/lib64/`下，查找对应的`libcudnn*`文件夹中的`cudnn.h`或`cudnn.h.x.y.z`，其中.x.y.z即为版本号。

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。