NIVDIA控制面板与电脑“应用”CUDA、cmd下nvcc –version命令显示版本不同

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背景

        最初官方驱动 | NVIDIA安装CUDA11.6+cudnn8.3CUDA Deep Neural Network (cuDNN) | NVIDIA Developer，后显卡驱动自动更新，环境都可使用，但以后新装不知该以哪个为准。

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背景

一、查看CUDA版本信息：

1.1 cmd版本CUDA 11.6：

​​​​​​​ 1.2 电脑驱动显示12.3和11.6

1.2.1 NIVIDIA控制面板显示cuda版本12.3

1.2.2 设置—应用—CUDA11.6

二、以哪个版本为准

更新NVIDIA Studio 驱动程序一般不会同时自动更新CUDA？

三、环境中的版本（pytoch为例）

3.1 查看版本代码

 3.2 不同环境下的版本信息

一、查看CUDA版本信息：

问题：不同方法查看不一样啊

1.1 cmd版本CUDA 11.6：
 

nvcc --version nvcc -V

显示：cuda版本为11.6​

 1.2 电脑驱动显示12.3和11.6

1.2.1 NIVIDIA控制面板显示cuda版本12.3

 NIVIDIA控制面板打不开了：

待补图

本来安装是11.6的（即：NIVIDIA控制面板显示cuda版本11.6），后自动更新了显卡驱动

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1.2.2 设置—应用—CUDA11.6

但是在这里依旧为 11.6

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二、以哪个版本为准

        nvcc –version显示CUDA版本为11.6，但是CUDA驱动显示版本为12.2，我安装pytorch以哪个版本为准？——未验证

更新NVIDIA Studio 驱动程序一般不会同时自动更新CUDA？

三、环境中的版本（pytoch为例）

注意：环境中的cuda和cudnn都不大于本人电脑上cuda和cudnn的“最小版本”（暂时称最小版本）

PyTorch官网

3.1 查看版本代码

import torch print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) # 查看cudnn版本 print(torch.backends.cudnn.version())

import torch # 检查CUDA是否可用 if torch.cuda.is_available(): # 获取CUDA设备数量 print(f"Number of CUDA devices available: {torch.cuda.device_count()}") # 获取当前使用的CUDA设备 current_device = torch.cuda.current_device() print(f"Current CUDA device: {torch.cuda.get_device_name(current_device)}") # 获取CUDA版本 print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}") else: print("CUDA is not available on this system.")

 3.2 不同环境下的版本信息

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