conda中如何查看自己安装的pytorch支持cuda

您可以在终端中打开conda环境并输入以下命令:

然后您可以通过查看PyTorch和CUDA版本来确定您的PyTorch是否支持CUDA：

例如，如果您已安装PyTorch 1.9.0和CUDA 11.1，则支持CUDA：

此处的py3.8_cuda11.1_cudnn8_0表示PyTorch版本是为Python 3.8编译的，并且支持CUDA 11.1和cudnn 8.0。

如果您安装的PyTorch不支持CUDA，则只会列出版本号而没有CUDA或cudnn信息。

相关问题

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda怎么添加国内镜像

在使用 `conda` 安装 PyTorch 时，可以通过添加国内镜像的方式来提高下载速度。以下是添加清华镜像源的方法：

1. 打开终端或命令行工具，输入以下命令添加清华镜像源：

   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
   conda config --set show_channel_urls yes

2. 然后再通过以下命令安装 PyTorch：

   conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda

这样就可以使用清华镜像源来下载并安装 PyTorch 了。如果需要使用其他镜像源，可以将上述命令中的 `https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/` 替换为其他镜像源的地址即可。

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c是一个在Anaconda中安装PyTorch的命令。PyTorch是Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Python的开源机器学习库。它主要用于在深度学习领域进行开发和研究。PyTorch提供了许多工具包，使开发人员能够更方便地在深度学习环境中构建和训练神经网络。

在上述命令中，“conda”是Anaconda自带的包管理工具，“install”表示安装，而“pytorch”、“torchvision”和“torchaudio”是安装的软件包。其中，“pytorch-cuda=11.6”是指安装的PyTorch软件包需要支持CUDA GPU加速功能。最后，“-c pytorch”和“-c”是指从PyTorch的Anaconda仓库中安装该软件包。

总之，这个命令用于安装支持CUDA GPU加速功能的PyTorch库。如果您想在深度学习环境中使用PyTorch，并且您的计算机拥有CUDA GPU，那么使用这个命令是非常有用的。