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1、win+r+cmd打开控制面板
2、输入nvcc --version
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-507234.html
找到自己电脑cuda的安装路径下的cudnn_version.h文件路径，比如我的在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\include下，然后用记事本打开cudnn_version.h，就能看到cudnn版本。
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win+R+enter回车,再输入cmd进入命令行，再输入 或者输入 即可得到cuda的版本，如图我的cuda版本是10.2 进入目录查看cudnn_version.h文件 一般放在：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2includecudnn_version.h （这里的v10.2中的10.2是我cuda的版本，每个人可能不一样） 那么接下来就是
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅，持续更新。 可能出现的问题： CUDA和cuDNN版本不匹配 CUDA和Pytorch版本不匹配
这个题目网络上有很多的讲解，但是 查看CUDA、cuDNN版本 和 查看Python与自身各个软件包 是分开的，且cuDNN版本的查看方式似乎已经过时【截止2023-10-23】。由于自身需要且出于回馈 互联网大学 的目的，将相关内容重新整理在此篇博客中。 方法1：在Windows终端中通过以下3条下命
以上功能都可以通过jtop实现，下面是如何安装jtop： 启动后界面如下，可以查看到开发板资源使用情况，接着 点击info 如果安装成功，可以查看到 CUDA、cuDNN、opencv和TensorRT等版本信息 注意！如果是Jetpack5.0.0以上版本可能会看不到很多信息，因为稳定版本不支持，需要安装最新
第一步： 在电脑桌面点击右键选择NVIDIA控制面板 第二步： 查看显卡驱动版本 比如这里我的驱动版本是472.47，然后去这里查看对应的CUDA版本，如下这个表 从表中可以看出我显卡驱动版本对应最高的cuda版本可去到11.4，同时还可可以在NVIDIA控制面板中点击右下角的 系统信
CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，能够帮助开发人员快捷地创建、测试和部署基于深度学习应用程序。而运行 CUDA 应用程序需要系统至少具有一个支持 CUDA 的显卡和CUDA工具包兼容的驱动程序，这些工具包括 CUDA SDK、 CUDA Studio、 CUDA Testing Kit、 CUDA Software Development Ki
1、查看python版本 1）键盘 windows+R键，弹出如下：2、 2）点击确定，弹出如下： 3）输入python，便可输出python版本 2、查看cuda版本 1）打开pycharm编辑器 2）输入： 3）运行后输出： 3、查看pytorch版本 1）打开pycharm编辑器 2）输入： 3）运行后输出： 4、查看tensorflow版本
1、首先使用指令 nvidia-smi 查看电脑支持的** 最高cuda **版本，例如： 本机 12.2 2、进入CUDA下载cuda安装包 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 2、点击 上方绿色的链接 ，按照图中序号选择的即可，最后点击下载。 **安装时候展开CUDA，后取消勾选图中内容之后，一直next即可*
查看nvidia设置，右击它 点击nvidai控制面板，点击系统信息： 选择CUDA版本，在NVIDIA控制面板可以看到RTX3060驱动目前最高支持CUDA 11.6版本（我的电脑这么显示的）。 安装可以参考这篇博客。 然后配置国内镜像源（win+r，打开终端），输入以下指令： 有的时候，https会有一些问
安装攻关秘籍，步骤如下: 第一步. 下载 pycharm 社区版 官网在这里：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/?section=windows 第二步. 下载 anaconda (最新版) // 参考下面文章来执行安装anaconda Windows下Miniconda+Pytorch+Pycharm开发环境搭建指南 第三步. 配置 anaconda 的path和加速下载源 加速下载源
