1 查看tensorflow版本

1.1 进入对应的环境

打开终端、进入对应的虚拟环境，我的是tensorflow1140cuda100

conda activate tensorflow1140cuda100

1.2 打开Python

python

1.3 查看tensorflow版本、安装路径

import tensorflow as tf
tf.__version__
print(tf.__version__)
tf.__path__
print(tf.__path__)

2 查看cuda版本、查看cudnn版本

2.1 进入对应的环境

打开终端、进入对应的虚拟环境，我的是tensorflow1140cuda100

conda activate tensorflow1140cuda100

2.2 输入命令，查看cuda版本、cudnn版本

conda list | grep cuda

3 查看GPU可用性

3.1 进入对应的环境

打开终端、进入对应的虚拟环境，我的是tensorflow1140cuda100

conda activate tensorflow1140cuda100

3.2 打开Python

python

3.3 查看GPU可用性

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

4 查看cuda可用性

4.1 进入对应的环境

打开终端、进入对应的虚拟环境，我的是tensorflow1140cuda100

conda activate tensorflow1140cuda100

4.2 打开Python

python

4.3 查看cuda可用性

import tensorflow as tf

tf.test.is_built_with_cuda()
print(tf.test.is_built_with_cuda())

Original: https://blog.csdn.net/shaqilaixi2/article/details/121777180
Author: C系语言
Title: tensorflow：查看tensorflow版本号、查看cuda版本、查看cudnn版本、查看GPU可用性、查看cuda可用性