是否有任何快速命令或脚本来检查安装的CUDA版本？
我在安装目录下找到了4.0的手册，但我不确定它是否是实际安装的版本。
当前回答
使用tensorflow：
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import build_info as build
print(f"tensorflow version: {tf.__version__}")
print(f"Cuda Version: {build.build_info['cuda_version']}")
print(f"Cudnn version: {build.build_info['cudnn_version']}")
tensorflow版本：2.4.0
Cuda版本：11.0
Cudnn版本：8
其他回答
除了上面提到的那些，CUDA安装路径（如果在安装过程中没有更改）通常包含版本号
执行哪个nvcc应该提供路径，这将为您提供版本
PS：这是一种快速而肮脏的方式，上面的答案更优雅，并将通过相当大的努力产生正确的版本
使用CUDA运行时API C++包装器编程（注意：我是作者）：
auto v1 = cuda::version::maximum_supported_by_driver();
auto v2 = cuda::version::runtime();
这为您提供了一个cuda:：version_t结构，您可以对其进行比较，也可以打印/流式传输，例如：
if (v2 < cuda::version_t{ 8, 0 } ) {
std::cerr << "CUDA version " << v2 << " is insufficient." std::endl;
}
安装CUDA后，可以通过以下方式检查版本：nvcc-V
我已经安装了5.0和5.5
Cuda编译工具5.5版V5.5,0
此命令适用于Windows和Ubuntu。
你可能会发现CUDA-Z很有用，这里是他们网站上的一句话：
“这个程序诞生于另一个Z-实用程序的模仿，例如CPU-Z和GPU-Z。CUDA-Z显示了CUDA支持的GPU和GPGPU的一些基本信息。它与nVIDIA Geforce、Quadro和Tesla卡以及ION芯片组一起工作。”
http://cuda-z.sourceforge.net/
在支持选项卡上，有源代码的URL：http://sourceforge.net/p/cuda-z/code/并且下载实际上不是安装程序，而是可执行文件本身（没有安装，所以这是“快速”的）。
此实用程序提供了大量信息，如果您需要了解它是如何派生的，可以查看源代码。您可以搜索与此类似的其他实用程序。
对于CUDA版本：
nvcc --version
或者使用，
nvidia-smi
对于cuDNN版本：
对于Linux：
使用以下方法查找cuDNN的路径：
$ whereis cuda
cuda: /usr/local/cuda
然后使用该命令从头文件获取版本，
$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
对于Windows，
使用以下方法查找cuDNN的路径：
C:\>where cudnn*
C:\Program Files\cuDNN7\cuda\bin\cudnn64_7.dll
然后使用它从头文件转储版本，
type "%PROGRAMFILES%\cuDNN7\cuda\include\cudnn.h" | findstr CUDNN_MAJOR
如果您在Windows上获得CUDA的两个不同版本-nvcc和NVIDIA smi显示的不同CUDA版本
