Ubuntu下查看CUDA版本的方法

在Ubuntu系统下查看CUDA版本的方法有多种，其中比较常用的方法是使用命令cat /usr/local/cuda/version.txt。这个命令会读取CUDA安装时保存的关于版本的txt文件，并显示CUDA的版本信息。具体操作如下：打开终端，输入命令cat /usr/local/cuda/version.txt，按下回车键即可查看CUDA版本。
另外，还可以使用命令nvidia-smi来查看显存占用情况，同时显示CUDA的版本信息。这个命令原本是用来查看显存占用情况的，但是也会附带显示CUDA的版本信息。具体操作如下：打开终端，输入命令nvidia-smi，按下回车键即可查看CUDA版本和显存占用情况。
需要注意的是，方法一主要是依据CUDA安装时保存的关于版本的txt文件。但是这个txt文件有可能被清空或者是误删，再用方法一查询的结果就为空。这个时候可以用第二种方法，即使用命令nvidia-smi来查看CUDA版本和显存占用情况。
对于有些网友反馈说，两个方法显示结果不一致的情况，一开始以为是CUDA后续有更新导致的。不过有一篇博文解释了这个情况，据说是有驱动（driver）API版本和运行（runtime）API的区别。这位作者建议参考方法一的结果安装tensorflow和pytorch等程序。因此，在安装深度学习框架时，需要检查CUDA版本是否匹配。如果两个方法显示的结果不一致，建议以方法一的结果为准进行安装。
另外，还可以通过其他方式查看CUDA版本，比如在终端输入命令nvcc —version或者python -c “import torch; print(torch.version())”，这些命令也可以显示CUDA的版本信息。不过这些方法需要先安装NVIDIA CUDA Toolkit和PyTorch等深度学习框架。
总的来说，在Ubuntu系统下查看CUDA版本的方法有多种，其中比较常用的方法是使用命令cat /usr/local/cuda/version.txt和nvidia-smi。在安装深度学习框架时需要检查CUDA版本是否匹配，以避免出现运行错误等问题。如果有网友反馈说两个方法显示结果不一致的情况，可以参考博文进行解决。通过正确的CUDA版本检查和安装，可以提高深度学习应用程序的稳定性和运行效率。