概要

インストールされているCUDAや、cuDNNのバージョンを確認する方法として、

nvcc -V
cudnn.h(の記載内容を確認する)

という方法が示されている記事が沢山ある。
ただ、理想は、pythonとかから、実際にGPUをちょこっと起動とかするついでに、バージョンを調べるみたいなのが間違いがなくていい。上記のcudnn.hとかだと、有効になってないファイルをみてしまうとかのミスがありうるから。

バージョン確認方法

cupyの利用（ cupy.show_config() )

**cupy.show_config()**で、以下のように確認できます。

紹介しておいてなんですが、下記において、いわゆるCUDAのバージョンは、どれなんだろう。また、そもそも、cupyを登場させているが、本来、cupyは関係ないのでは？

⇒　【結論】概要に記載のnvcc-Vとcudnn.h方式が、ベターな気がする。
　　　　（tensorflowとかGPUを起動しながら、、、確認できる方法があれば、知りたい。）

⇒　【結論（見直し）】やはり、自分の手作業でファイルを確認するのは、避けたいので、それに比べてこのやり方は、良い！！
バージョンは、

CUDA Driver Version   : 11000

であり、↓　ではない。

CUDA Runtime Version  : 10010

また、cuDNNは、

cuDNN Version         : 8004

（自分で、LGTMを1個！！ ↓ 自分ではうてないので。。。）

D:\_qiita\_cupy>python
Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul  8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cupy
>>> cupy.show_config()
CuPy Version          : 8.0.0
CUDA Root             : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
CUDA Build Version    : 10010
CUDA Driver Version   : 11000
CUDA Runtime Version  : 10010
cuBLAS Version        : 10100
cuFFT Version         : 10010
cuRAND Version        : 10010
cuSOLVER Version      : (10, 1, 0)
cuSPARSE Version      : 10010
NVRTC Version         : (10, 1)
Thrust Version        : 100906
CUB Build Version     : 100800
cuDNN Build Version   : 8003
cuDNN Version         : 8004
NCCL Build Version    : None
NCCL Runtime Version  : None
cuTENSOR Version      : None
>>>

まとめ

特にありません。
意外と難しかった。
(CUDAの複数バージョンを利用したい人とかに有効と思い、記事を作成しようとしました。）
コメントなどあれば、お願いします。