如何确认当前系统中安装的CUDA Toolkit和cuDNN的具体版本号？

Question

如何确认当前系统中安装的CUDA Toolkit和cuDNN的具体版本号？ 在深度学习开发中，确保CUDA Toolkit和cuDNN版本与框架兼容至关重要。要检查CUDA版本，可在终端运行`nvcc --version`或`nvcc -V`查看详细信息。此外，`cat /usr/local/cuda/version.txt`也能获取版本文件内容。对于cuDNN版本确认，进入Python环境后执行以下代码：`import tensorflow as tf; print(tf.__version__); print("CuDNN version:", tf.nn.cudnn_version)`（以TensorFlow为例）。若直接在Linux系统中安装了cuDNN，可通过文本编辑器打开`/usr/include/cudnn_version.h`，查找定义的版本宏如`CUDNN_MAJOR`、`CUDNN_MINOR`等组合得出具体版本号。这些方法帮助开发者快速定位已安装的CUDA与cuDNN版本，避免运行时错误。