怎样查看安装的pytorch+cuda版本

要查看已安装的PyTorch和CUDA版本，可以使用以下代码：

import torch

print("PyTorch版本:", torch.__version__)
print("CUDA是否可用:", torch.cuda.is_available())
if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA版本:", torch.version.cuda)

这段代码首先导入torch模块，然后使用`torch.__version__`打印PyTorch的版本号。接下来，使用`torch.cuda.is_available()`检查CUDA是否可用，并打印结果。如果CUDA可用，可以使用`torch.version.cuda`打印CUDA的版本号。

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安装pytorch+cuda教程

安装PyTorch和CUDA的步骤如下：

1. 首先，确保你的计算机上已经安装了NVIDIA显卡驱动程序，并且你的显卡支持CUDA。你可以在NVIDIA官网上下载最新的驱动程序并安装。

2. 接下来，根据你的操作系统选择合适的PyTorch版本。你可以在PyTorch官网上找到各种版本的安装指南。选择一个与你的操作系统和CUDA版本兼容的版本。

3. 如果你还没有安装Anaconda，建议先安装Anaconda。你可以在Anaconda官网上下载相应的安装程序并按照指示进行安装。

4. 打开Anaconda Prompt（Windows）或终端（Linux/MacOS）。

5. 创建一个新的虚拟环境（可选但推荐），这可以帮助你在不同的项目之间隔离依赖关系。在命令行中运行以下命令：

   conda create -n pytorch_env python=3.8

6. 激活虚拟环境。在命令行中运行以下命令：

   conda activate pytorch_env

7. 在激活的环境中，使用conda或pip安装PyTorch和CUDA。根据你选择的版本和操作系统，运行以下命令之一：
- 使用conda安装：

     conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

- 使用pip安装：

     pip install torch torchvision torchaudio

8. 安装完成后，你可以尝试导入PyTorch来验证是否安装成功。在Python交互式环境中运行以下代码：

   import torch
   print(torch.__version__)

如果一切顺利，你应该能够看到已安装的PyTorch版本号。现在你已经成功安装了PyTorch和CUDA，可以开始使用它们进行深度学习任务了。请注意，安装过程可能因操作系统、CUDA版本和PyTorch版本而有所不同，请根据实际情况进行调整。

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综上所述，这些技术和工具在人工智能和机器学习领域中发挥了重要作用，并被广泛应用于各种类型的计算任务中，让研究人员和开发人员能够更高效地完成他们的工作。