# 方法1：通过查看CuDNN的版本文件
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
# 解释：
# 这个命令会读取CuDNN头文件中的版本信息，并通过grep过滤出主要版本号（CUDNN_MAJOR）、次要版本号（CUDNN_MINOR）和补丁版本号（CUDNN_PATCHLEVEL）。
# -A 2 表示在匹配到 CUDNN_MAJOR 后，还会显示接下来的两行内容。
# 方法2：使用Python脚本查看CuDNN版本（如果你安装了TensorFlow或PyTorch等深度学习框架）
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))"
# 解释：
# 这个命令会启动一个Python解释器并执行一段代码，这段代码会导入TensorFlow库并打印出GPU设备信息，其中包含了CuDNN版本信息。
# 注意：这种方法依赖于你已经安装了支持GPU的TensorFlow或其他类似的深度学习框架。上一篇：linux 操作系统版本查看
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