ubuntu下明确tensorflow/pytorch/nvidia驱动/cuda/cudnn/python版本间对应关系，查看系统中nvidia显卡驱动/cuda/cudnn版本

1. 查看nvidia显卡驱动/cuda/cudnn版本：

#nvidia显卡驱动
cat /proc/driver/nvidia/version

#cuda
cat /usr/local/cuda/version.txt

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

#检测自己是否成功安装nvidia显卡驱动
nvidia-smi  #若出现电脑GPU列表，即安装成功
或者
nvidia-settings #显示你的显卡信息

2.tensorflow/cuda/cudnn/python版本关系：

配置深度学习环境一定要明确版本对应关系，才能事半功倍。

首先，明确cuda与nvidia显卡驱动版本对应：

其次，tensorflow/cuda/cudnn/python版本对应：
GPU：

其中，cudnn与cuda之间详细版本对应请查看官网：NVIDIA，Yes!
CPU：

3. 关于pytorch与cuda之间版本的对应：

请参看官网：Pytorch, Yes!