方法1:使用nvcc --version或者nvcc -V nvcc是CUDA编译器驱动程序,使用nvcc命令可以显示CUDA版本。 nvcc --version 输出示例: nvcc:NVIDIA(R)Cudacompiler driver Copyright(c)2005-2024NVIDIACorporationBuilton Thu_Jun__6_02:18:23_PDT_2024Cudacompilation tools,release12.5,V12.5.82Buildcuda_12.5.r12.5/compil...
在终端中输入cat /usr/local/cuda/version.txt并按回车(假设CUDA安装在/usr/local/cuda目录下)。 这将显示CUDA的版本信息。 2. 查看cudnn版本(如果需要) 如果还安装了cuDNN(CUDA Deep Neural Network library),可以通过以下方式查看其版本: 在终端中输入cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_M...
1.1 在Windows上查看CUDA版本 (Checking CUDA Version on Windows) 在Windows操作系统上,可以通过命令行工具查看CUDA版本。以下是具体步骤: 打开命令提示符:按下Win + R键,输入cmd,然后按回车。 输入CUDA命令:在命令提示符中输入以下命令: nvcc--version 这个命令会显示CUDA编译器的版本信息,其中包括CUDA的版本号。
Windows:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.Y(其中X.Y是版本号) 在这些目录中,通常会有一个包含版本信息的文件。 3. 通过程序查看 如果您正在开发使用 CUDA 的程序,可以通过编程方式查询 CUDA 版本。例如,使用 CUDA C++ API: #include <cuda_runtime.h> #include <iostream> int main(...
查看CUDA 版本 正确方法(亲测有效) 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 一、正确方法:打开cmd,输入→ 代码语言:javascript 复制 nvcc--version 所以CUDA 版本为10.2。 二、错误方法: 1.cmd输入,以下 代码语言:javascript 复制 nvidia-smi 这个方法不对,这里的11.2 指的是可驱动的最高版本。下载CUDA的...
一、如何查看CUDA版本? 1.1 查看runtime版本的CUDA (1)nvcc -V或nvcc --version (2)在CUDA的include文件夹中找到cuda.h文件 打开后搜索version。 上面这张图的cuda路径是我在安装的时候自定义的,不要完全参考。 (3)查看conda指令安装的CUDA版本 用下面的代码去查看CUDA和cudnn版本。
要查看已安装的CUDA版本,你可以按照以下步骤操作: 打开命令行界面: 在Windows上,你可以打开“命令提示符”(CMD)或“PowerShell”。 在Linux或macOS上,你可以打开终端(Terminal)。 输入命令查看已安装的CUDA版本: 在命令行中输入以下命令之一,具体取决于你的系统和CUDA的安装方式: bash nvcc --version 或者 bas...
如果你安装了NVIDIA显卡驱动,并启用了NVIDIA控制面板,也可以通过以下步骤查看CUDA版本: 打开NVIDIA控制面板,可以通过在桌面空白处右键点击,选择NVIDIA控制面板,或者在应用程序中找到NVIDIA控制面板。 在NVIDIA控制面板中,点击右上角的系统信息图标,或者按下快捷键Ctrl+Alt+Shift+S,打开系统信息窗口。 在系统信息窗口中,选...
URV官方最新版本是 Ultimate Vocal Remover GUI v5.5.1 官网地址:https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui 安装CUDA前先安装对应N卡最新的官方显卡驱动,以我3060笔记本为例,注意选择STUDIO驱动程序 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn# ...
查看cuda版本号 1、首先需要进入pytorch官网查看一下需要安装的pytorch版本适配的cuda版本号: 网址如下所示: PyTorchpytorch.org 如图所示,官网默认显示最新版本的PyTorch: 点击下面的链接,可以安装一些老PyTorch的版本: 点击上面链接后,出现如下页面: 最后,根据自己的要求找到对应版本的PyTorch,找到PyTorch对应的cuda版本。