linux查看cuda版本1.cat /usr/local/cuda/version.json 2.或者 nvcc -V(注意是大写 ) 3 nvidia-smi1和3中显示的是11.32中显示的是10.1CUDA有两个主要的API：runtime(运行时) API和driver API。这两个API都有对应的CUDA版本（如10.1和11.3等）。用于支持driver API的必要文件(如lib
Linux中查看已经安装的CUDA多个版本以及当前软链接的版本、cudnn版本1、查看GPU使用情况：2、查看 CUDA 版本：3、查看 CUDNN 版本4、 不同版本cuda的切换（需要有足够的权限）⑤查看 Linux下已安装的所有 cuda 版本⑥ 更改 cudnn 版本 linux 中cuda默认安装在/usr/local目录中： -可以使用命令：ls -l /usr/local | gr
文章目录tips一、安装NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN1.1 准备工作：1.2 安装NVIDIA驱动、CUDA1.3 安装cuDNN二、安装anaconda、PyTorch2.1 安装anaconda2.2 安装PyTorch总结 tips如果是进行服务器的安装，那么整个安装过程建议直接在服务器本地进行，或者使用VNC进行远程连接操作，不要仅依赖于SSH连接进行。因为在安装过程中会进行许
写这篇文章之前，首先感谢一下容天汇海公司的那个姐姐和我的大师兄，谢谢你们耐心解答我和毛毛同学遇到的问题，我们要继续努力！好啦，现在我们就开始吧，安装好系统，配置完环境就可以跑程序了。本篇文章我参考了这两篇文章： http://www.rthpc.com/plus/view.php?aid=351 http://jingyan.baidu.com/article/414eccf60142f06b43
目录1. 更新显卡驱动1.1. 查看当前显卡驱动版本1.2. 删除原始显卡驱动1.3. 删除CUDA Toolkit1.4. 在NVIDIA官网找到2080Ti对应的最新驱动程序2. 更新CUDA Toolkit2.1. 下载CUDA Toolkit2.2. 安装.run2.3. 添加环境变量2.4. 检查是否安装好了 最近需要更新服务器的显卡驱动和CUDA版本，记录一下更新过程。 写在前面：
动机1. 由于不同项目需要的环境需求不同，要使不同项目都能在同一台电脑上正常运行，需要多个环境共存且互不影响；2. 可以优雅地解决恼人的 cuda 版本问题：以往的经典做法是在物理机上安装多个版本的 cuda，通过修改环境变量的方式实现 cuda 的版本切换，为此我开发过一个方便 cuda 版本切换的小工具：https://github.com/MuGeminorum-Archive/CUDA_V
点击帮助，点击系统信息。可以看出我的版本是CUDA10.
原创
2022-03-01 17:18:55
501阅读
点击帮助，点击系统信息。可以看出我的版本是CUDA10.
原创
2021-06-17 18:05:39
1006阅读
cat /usr/local/cuda/version.txt或者nvcc -V
原创
2022-01-05 14:14:29
288阅读
项目需要Pytorch框架，所以这里记录下他的安装配置过程。一些深度学习框架的安装一般需要适配CUDA版本，【这里需要说明GPU下有了CUDA这个粗GPU加速框架，可以不用cuDNN】，所以本文从CUDA->cuDNN->Pytorch逐一进行配置说明。1 CUDA配置检查自己的设备是否有Nvidia显卡，这个一般方式很多，可以自行查阅相关信息。如果硬件设备符合条件，那么就可以上Nvi
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download cuda 多版本切换在安装了多个版本的cuda之后可以在/usr/local下看到已安装的多个版本，如：cuda-8.0 cuda-10.0等。还会看到一个名为cuda的文件夹，这个文件夹为一个软链接，更改该软链接的指向就可以更改cuda的版本。使用stat命令可以查看
原创
2023-10-31 09:41:42
192阅读
在终端输入以下命令：nvidia-smicudnnNVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。 对应关系：1.这里pytorch和cudatoolkit版本对应关系：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 2.cudatoolkit版本和系统cuda对应关系：https://www.zhih
原创
2023-02-17 10:00:58
432阅读
import torchprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())linux查看cuda版本方
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2022-04-30 10:30:16
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&
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2023-09-30 11:46:53
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环境篇：Virtualbox+Vagrant安装Centos71 安装VagrantVagrant下载地址：https://www.vagrantup.com/Vagrant百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1jqnMml024niqWQPbrGVuJw提取码：xv8h傻瓜安装即可vagrant -v 查看版本2 下载virtualbox.box镜像virtualbox.b
问题描述在实验室服务器上安装自己的深度学习环境，但是可能服务器上默认的CUDA，与你需要的版本不同，一般地，CUDA安装好会在以下目录查看（包含其他用户安装的各个版本）这时需要在你自己的目录下修改~/.bashrc文件中的PATH，参考了如下修改方式并未成功我自己修改的PATH，修改后使用nvcc -V 查看版本还是公用目录默认的9.0查看$CUDA_HOME，还是9.0版本分析原因：因为配置公共
Linux是一种十分流行的操作系统，而CUDA是由NVIDIA推出的用于并行计算的技术。在Linux系统上查看CUDA版本是很常见的需求，因为CUDA的版本会影响到程序的运行和性能表现。接下来我们就来看看在Linux系统上如何查看CUDA版本。
首先，我们需要打开终端，在命令行中输入以下命令：
```
nvcc --version
```
这个命令会显示CUDA的版本号，包括CUDA的主版本
# PyTorch查看CUDA版本
## 简介
在深度学习领域，PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架之一。PyTorch支持GPU加速，可以利用CUDA进行计算。因此，了解当前系统中所安装的CUDA版本是非常重要的。本文将介绍如何使用PyTorch查看CUDA版本的方法。
## 流程
下面是查看CUDA版本的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[导入必要
原创
2023-09-10 11:44:34
133阅读
本文介绍各种查看版本的命令：1. 在pytorch中验证pytorch与cuda是否成功import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.is_available())
print(torch.cuda_version)
print(torch.backends.cudnn.version())&nbs
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2023-07-30 17:29:08
2071阅读
https://medium.com/@changrongko/nv-how-to-check-cuda-and-cudnn-version-e05aa21daf6ccuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txtcudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A
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2022-08-30 10:21:47
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