如何查看自己的cuda版本号

在Linux上查看CUDA版本，以下是几种常见的方法：

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) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Jun__6_02:18:23_PDT_2024
Cuda compilation tools, release 12.5, V12.5.82
Build cuda_12.5.r12.5/compiler.34385749_0

方法2：检查CUDA目录

检查安装的CUDA目录（通常在/usr/local/cuda）中的version.txt文件。

cat /usr/local/cuda/version.txt

方法3：使用`nvidia-smi`

nvidia-smi是NVIDIA提供的一个用于管理和监控GPU的命令行工具。它可以显示驱动程序版本和CUDA版本。

nvidia-smi

输出示例：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 555.58.02    Driver Version: 555.58.02    CUDA Version: 12.5     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla K80           On   | 00000000:00:1E.0 Off |                    0 |
| N/A   39C    P8    29W / 149W |      0MiB / 11441MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

方法4：从Python中查看CUDA版本

如果你已经安装了PyTorch或TensorFlow等框架，可以从Python中查看CUDA版本。

PyTorch

import torch
print(torch.version.cuda)

TensorFlow

import tensorflow as tf
print(tf.sysconfig.get_build_info()["cuda_version"])

这些方法可以帮助你查看系统上安装的CUDA版本。根据你的需求选择合适的方法进行操作。