随着深度学习和GPU计算的兴起，了解CUDA和cuDNN的版本变得至关重要。这两个工具包对于优化深度学习模型的性能起着关键作用。这篇文章将教你如何轻松查询你系统中安装的CUDA和cuDNN版本，确保你的环境配置正确无误。

首先，打开你的终端或命令提示符窗口。对于CUDA版本，只需输入以下命令：

```

nvcc --version

```

这条命令会显示出你当前系统中安装的CUDA编译器驱动程序的版本信息。看到输出结果中的`release`部分了吗？那就是你的CUDA版本啦！🎉

接着，查询cuDNN版本。cuDNN的版本信息通常包含在一个名为`cudnn.h`的头文件中。你可以通过编辑这个文件查看具体的版本号，但更简便的方法是检查你的cuDNN安装目录下的`libcudnn.so`文件。在Linux系统中，可以使用如下命令：

```

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

```

这条命令会显示cuDNN的主要版本号及后续版本信息。查看输出的第一行即可找到cuDNN的具体版本号。💡

确保你的CUDA和cuDNN版本兼容，这将有助于避免潜在的兼容性问题，使你的深度学习项目运行更加顺畅。🚀

希望这篇指南对你有所帮助！如果有任何疑问，欢迎随时提问。