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...
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...
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...
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(...
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。
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...
要在命令行中查看CUDA版本,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开命令行终端:在Windows系统中,您可以按下Win + R键,然后输入'cmd'并按下回车键。在macOS系统中,您可以按下Command + 空格键,然后输入'终端'并按下回车键。 2. 输入CUDA版本查看命令:在命令行终端中,输入以下命令来查看CUDA版本: `bash nvcc -...
查看cuda版本的指令: nvidia-smi ncvv -V python -c"import torch; print(torch.version.cuda)" nvidia-smi (base) liuliu@liuliu-Legion-Y9000P-IAH7H:~/EchoFusion$ nvidia-smi Mon Jan 15 11:14:41 2024 +---+ | NVIDIA-SMI 470.223.02 Driver Version: 470.223.02 CUDA Version: 11.4 | |--...
Linux查看CUDA版本以及cudnn版本号 1. 查看CUDA版本 方法1: 查看文件 cat /usr/local/cuda/version.txt 方法2: 命令 nvcc --version 2. 查看cudnn版本 代码语言:javascript 复制 cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2 输出如下:(图中版本为6)...
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。下面开始进行cuda...