1 前言

昨天在调试景润给的R2CNN代码，是使用TensorFlow实现的，配置的时候出现了各种问题，而TF的官方文档的确写的不是很好，（之前还是高看他们了，的确还是PyTorch容易调试一些），当时在网上看到一篇博客说可以在虚拟环境的文件中查看安装TF的编译信息，于是就手动找了一下，的确是可以找到的；

2 如何查看当前版本TensorFlow编译使用的CUDA和cuDNN的编译版本

TF的Python编译文件位于虚拟环境对应的TF包的文件夹中，这里我先把自己Ubuntu系统中的文件路径粘贴上来，在进行对文件结果一一进行解释，
在我的Ubuntu系统中，使用的是 TensorFlow 1.15，其编译的Python文件的文件名是build_info.py，其完整的文件路径为：
~/software/python/anaconda/anaconda3/envs/conda-env-r2cnn/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/platform
~/software/python/anaconda/anaconda3：是我使用的Conda3环境的主目录；
*/envs：是虚拟环境所在的目录；
*/*/conda-env-r2cnn：是我当前安装TensorFlow的Conda环境目录，文件夹与Conda环境名同名；
*/*/*/lib：Conda环境的库文件目录；
*/*/*/*/python3.6：Conda环境的Python目录，因为我使用的Python版本是3.6.9，所以这里选择python3.6，（为什么这里说是“选择”呢？因为之前在这个Conda环境中安装过多个Python版本，所以会存在多个版本的Python文件夹），这里选择自己当前正在使用的Python版本的文件夹就好了，记得Python的版本需要符合TF兼容性的要求；
*/*/*/*/*/site-packages：安装的Python库；从字面意思上来看，就是“网站-包”，实际上就指的是从网上下载安装的Python包了；
*/*/*/*/*/*/tensorflow_core：TensorFlow的核心组件，（其实还有一个名为TensorFlow的文件夹，不过可能因为编译跟核心功能相关，所以放在了核心组件的文件夹中）；
*/*/*/*/*/*/*/python：TensorFlow中于Python相关的文件；
*/*/*/*/*/*/*/*/platform：TensorFlow的Python配置与平台相关的文件，（因为TensorFlow是一个多平台的深度学习函数库）；
然后就找到build_info.py文件了，打开文件就可以查看当前版本TF的编译使用的CUDA和cuDNN的版本信息了；

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