nvcc -V输入后，如何确定已经安装了Cuda9.0

如果您在终端中输入 `nvcc -V` 后得到以下输出：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

则说明您已经安装了 CUDA 9.0。其中 `Built on` 后的日期和时间为编译版本的时间，`Cuda compilation tools` 后的版本号 `V9.0.176` 为 CUDA 9.0 的版本号。

相关问题

conda环境安装cuda9.0

你可以按照以下步骤在 conda 环境中安装 CUDA 9.0：

1. 首先，确保已经安装了 conda。如果没有，请先安装 conda。

2. 打开终端或命令提示符，并创建一个新的 conda 环境。输入以下命令：

   conda create -n cuda9.0 python=3.7

这将创建一个名为 "cuda9.0" 的新环境，并安装 Python 3.7 版本。

3. 激活新创建的环境。输入以下命令：

   conda activate cuda9.0

4. 接下来，使用 conda 安装 CUDA 9.0 相关的软件包。输入以下命令：

   conda install cudatoolkit=9.0

这将安装 CUDA Toolkit 9.0 版本。

5. 安装完成后，你可以通过输入以下命令来验证 CUDA 是否成功安装：

   nvcc --version

如果正确安装了 CUDA，将显示 CUDA 版本信息。

现在，你已经成功在 conda 环境中安装了 CUDA 9.0。你可以在该环境中进行深度学习等 GPU 加速的任务。记得在完成工作后，使用 `conda deactivate` 命令退出当前环境。

ubuntu16.04安装cuda9.0

1. 首先，您需要下载CUDA 9.的安装包。您可以从NVIDIA官方网站上下载。

2. 下载完成后，打开终端并进入下载目录。使用以下命令解压缩安装包：

   tar -xzvf cuda_9..176_384.81_linux.run

3. 解压缩完成后，使用以下命令进入安装程序：

   cd cuda_9..176_384.81_linux/

4. 运行安装程序：

   sudo ./cuda_9..176_384.81_linux.run

5. 按照提示进行安装。在安装过程中，您需要选择安装路径、安装组件和驱动程序等。

6. 安装完成后，您需要将CUDA的路径添加到系统环境变量中。打开终端并输入以下命令：

   sudo gedit ~/.bashrc

7. 在打开的文件中，添加以下两行代码：

   export PATH=/usr/local/cuda-9./bin${PATH:+:${PATH}}
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9./lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

8. 保存并关闭文件。然后，使用以下命令使环境变量生效：

   source ~/.bashrc

9. 最后，您可以使用以下命令验证CUDA是否正确安装：

   nvcc -V

如果您看到类似于以下输出，则表示CUDA已成功安装：

   nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
   Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
   Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
   Cuda compilation tools, release 9., V9..176

祝您安装成功！