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cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
如图所示，我的环境下是8.0.4文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-614383.html
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1、win+r+cmd打开控制面板 2、输入nvcc --version 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 FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6include下，然后用记事本打开cudnn_version.h，就能看到cudnn版本。
安装tensorflow-GPU时，无法确定自己电脑需要安装哪个版本，这是在官网查询对应的版本即可 可以看到cuda的版本为 10.2 在此路径下找到“ cudnn.h ”文件 右键，选择以 记事本 打开 可以看到cudnn的版本为 7.6.5 添加链接描述
cudnn由于在8.0版本前后版本存储头文件不一样，所以需要分情况查询，如果你是8.0版本以前可以输入： cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 如果你是在8.0以后可以用下面命令： cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 下面我创造一个通用查询方法，支
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
使用ros带的rosversion命令即可查看自己的ros版本：
显卡、CUDA Driver、NVCC、CUDA Toolkit、CUDNN 含义详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91334380 CUDA 官方文档地址：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html（翻译：【翻译】CUDA 12.0 Toolkit主要组件版本说明） 步骤 1：打开命令提示符（CMD） 步骤 2：进入 CUDA 安装目录（例如 C:Progr
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Anaconda安装：Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境，避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。 Anaconda 是一个免费开源的 Python 和 R 语言的发行版本，用于计算科学，Anac
本文向大家整理了查看 Linux 系统版本的一些方法，非常简单易懂，有这方面需求的小伙伴不妨记一下下面的这些命令。 1. cat /proc/version 此命令可以查看正在运行的内核版本信息。 /proc 目录存储的是当前内核运行状态的一系列特殊文件，包括：内存，CPU内核，已安装文件系
背景 有时我们在一个比较老的Linux环境下运行一个在其他环境下已编译好的文件，运行时提示GLIBC的版本不对，如下： $ ./arm-none-eabi-gcc ./arm-none-eabi-gcc: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14’ not found (required by ./arm-none-eabi-gcc) 为此我查阅了一些查看本机GLIBC版本的方法。 推荐内容 方法
(1) 可通过rpm -qa | grep glibc查看系统目前安装了哪些和glibc有关的包： $ rpm -qa | grep glibc 如果想进一步查看，可通过rpm -qi glibc： $ rpm -qi glibc (2) 也可以通过查看ls -l /lib/libc.so.6输出结果： $ ls -l /lib/libc.so.6 (1) 查看 ls -l /lib/i386-linux-gnu/libc.so.6的输出： $ ls -l /lib/i386-linux-gnu/libc.
