文章目录

  • 简介
  • 查看CUDA版本
  • 查看cuDNN版本
  • 查看Python版本
  • 查看Python环境中已安装软件包的版本
  • 参考

简介

这个题目网络上有很多的讲解，但是查看CUDA、cuDNN版本和查看Python与自身各个软件包是分开的，且cuDNN版本的查看方式似乎已经过时【截止2023-10-23】。由于自身需要且出于回馈互联网大学的目的，将相关内容重新整理在此篇博客中。

查看CUDA版本

  • 方法1：在Windows终端中通过以下3条下命令查看CUDA版本。
    【PS：nvcc --version和nvcc -V作用是一样的，是同意命令的全拼和缩写的关系。nvidia-smi查看的CUDA版本可能≥\geq ≥nvcc --version的版本，此时应该以nvcc得到的版本为准。】
nvcc --version
nvcc -V
nvidia-smi

  • 方法2：通过python编程查看
import torchprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)

  • 方法3：在CUDA安装目录中通过记事本打开version.json文件查看：一般在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8这样的路径下。

查看cuDNN版本

  • 方法1：cuDNN版本可以通过进入cuDNN的安装目录通过记事本打开cudnn_version.h查看：一般在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include类似的目录下。

  • 方法2：cuDNN版本也可以通过Python编程查看
import torchprint(torch.backends.cudnn.version())

查看Python版本

在Windows终端中可以通过python --version或者python -V查看Python版本号。

python --version
python -V

查看Python环境中已安装软件包的版本

在Windows终端中可以通过pip show [package name]命令查看软件包的详细信息和版本号。

  • OpenCV
pip show opencv-python

  • PyTorch
pip show torch

参考

  1. Linux 和 Windows 查看 CUDA 和 cuDNN 版本
  2. 查看cuda和cudnn版本win&linux

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