查看cuda版本命令
时间: 2025-07-04 09:13:46 浏览: 8
要查看已安装的CUDA版本，可以通过以下几种方式在命令行中进行操作：
1. **使用 `nvcc` 命令**
CUDA工具包提供了 `nvcc` 编译器驱动程序，可以通过它来查询当前安装的CUDA版本。运行以下命令：
```bash
nvcc --version
```
或者：
```bash
nvcc -V
```
输出结果会显示CUDA编译器的版本信息，例如 `release 11.7, V11.7.67` 表示CUDA 11.7版本。
2. **查看CUDA路径下的版本文件**
如果已经安装了CUDA，并且环境变量配置正确，可以在 `/usr/local/cuda/version.txt` 文件中查看CUDA版本：
```bash
cat /usr/local/cuda/version.txt
```
该文件通常包含完整的CUDA版本信息。
3. **通过NVIDIA驱动查询支持的CUDA版本**
可以使用 `nvidia-smi` 命令查看GPU驱动信息，其中包含了支持的最高CUDA版本：
```bash
nvidia-smi
```
在输出结果中，`CUDA Version` 字段表示驱动支持的最高CUDA版本。需要注意的是，这并不一定代表系统中实际安装的CUDA版本，而是驱动能够支持的版本范围[^2]。
4. **检查系统中安装的CUDA路径**
如果不确定是否安装了CUDA，可以查找系统中是否存在CUDA相关的目录：
```bash
ls /usr/local | grep cuda
```
若存在类似 `cuda-11.3` 的目录，则表明安装了对应版本的CUDA工具包。
5. **使用Python脚本验证PyTorch是否识别CUDA及其版本**
如果主要目的是确认PyTorch能否检测到CUDA并获取其版本，可以运行以下Python代码：
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)
```
第一条语句用于检查CUDA是否可用，第二条则输出PyTorch所使用的CUDA版本。确保安装的PyTorch版本与CUDA兼容，否则可能导致无法正确识别设备或出现运行时错误[^1]。
---
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