一、版本不同的原因
CUDA有两种API，一个是驱动API（Driver Version），依赖NVIDIA驱动，由nvidia-smi查看，另一个是运行API（Runtime Version）是软件运行所需要的，一般驱动API版本>=运行API版本即可。
驱动API的依赖文件由GPU driver installer安装，nvidia-smi属于这一类API；
运行API的依赖文件由CUDA Toolkit installer安装。
参考链接：https://codeantenna.com/a/5eVVAE9Q27
二、CUDA和CUDNN
1****、什么是CUDA
CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
2****、什么是CUDNN
NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的**插入式设计**可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是简单调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。
三、window查看CUDA和CUDNN版本
1、查看 CUDA 版本
在命令行中执行：
nvcc --version
或者进入 CUDA 的安装目录查看：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA
2、查看 cuDNN 版本
进入 CUDA 的安装目录查看文件 cudnn_version.h ：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include\cudnn_version.h
如下所示，cuDNN 版本为 8.1.1 :
3、查看python版本
查看python所在位置 where python
直接在命令行输入python就可以看到版本
** 4、查看tensorflow版本**
pip list
本文转载自: https://blog.csdn.net/won_t/article/details/130483383
版权归原作者 旺仔菜菜 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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