windows如何查看cuda和cudnn版本
时间: 2025-03-16 21:17:38 浏览: 570
### 如何在 Windows 系统中检查已安装的 CUDA 和 cuDNN 版本
#### 检查 CUDA 的版本
可以通过运行命令提示符 (CMD) 来验证当前系统中的 CUDA 版本。具体方法如下:
打开 CMD 并输入以下命令来检测 NVIDIA 显卡驱动程序支持的 CUDA 版本:
```cmd
nvidia-smi
```
此命令会显示显卡的相关信息以及所支持的 CUDA 版本[^1]。
如果需要进一步确认实际安装的 CUDA 工具包版本,则可以导航到 CUDA 安装目录并执行以下操作:
- 默认情况下,CUDA 被安装在 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA` 文件夹下。
- 进入该路径后,在 CMD 中运行以下命令以获取工具包的具体版本号:
```cmd
nvcc --version
```
或者更简洁的方式:
```cmd
nvcc -V
```
上述命令将返回详细的编译器版本信息及其对应的 CUDA 版本[^3]。
#### 检查 cuDNN 的版本
对于 cuDNN 的版本查询,通常需要手动访问其文件所在位置来进行判断。以下是具体的步骤说明:
cuDNN 库一般会被放置于 CUDA 的安装目录内,例如:
`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\<version>\include` 或者 `<version>\bin` 子目录中。
进入对应子目录之后找到名为 `cudnn.h` 的头文件,并通过记事本或其他文本编辑软件打开它。寻找类似于下面这样的宏定义语句即可得知版本详情:
```cpp
#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 1
#define CUDNN_PATCHLEVEL 0
```
综合这些数值可得出完整的 cuDNN 版本为 8.1.0[^2]。
另外一种方式是在 Python 环境里利用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架间接读取加载后的库版本信息。比如基于 Tensorflow 可尝试调用函数 `tf.sysconfig.get_build_info()` 获取构建时依赖项的信息列表其中就包含了 cudnn_version 字段。
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