在使用深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）时，了解系统中的 CUDA 和 cuDNN 版本至关重要。它们是 GPU 加速计算的核心工具！以下是如何在 Ubuntu 16.04 上快速检查这两个关键组件的步骤：
首先，打开你的终端（Terminal）。输入以下命令来查看 CUDA 的版本：
```bash
nvcc --version
```
执行后，你会看到类似 `release 10.2` 的信息，这就是你的 CUDA 版本啦！💡
接着，检查 cuDNN 的版本稍微复杂一些。可以通过查看安装目录中的文件来确认。通常位于 `/usr/local/cuda/include/cudnn.h`，运行以下命令：
```bash
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
```
这里会显示主版本号、次版本号以及修订版号，例如 `7.6.5`，这便是 cuDNN 的版本啦！📚
定期检查这些版本，确保与深度学习框架兼容，能让你的工作更高效！💪
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