如何查看cuda版本和pytorch版本

要查看CUDA版本和PyTorch版本，可以按照以下步骤进行操作：

查看CUDA版本：可以在命令行中输入“nvcc --version”来查看CUDA版本。
查看PyTorch版本：可以在Python环境中导入PyTorch并打印版本号。具体步骤如下：
a. 查看所有环境信息：conda info --envs
b. 找到安装有PyTorch的环境并激活：source activate torch_env
c. 进入Python运行环境：python
d. 导入PyTorch并打印版本号：import torch 换行 print(torch.version)
另外，如果需要查看NVIDIA显卡的相关信息，可以按照引用中的方法添加环境变量并使用命令行工具NVSMI来查看。

相关问题

cuda版本和pytorch版本对应

不同版本的PyTorch和CUDA是需要匹配使用的，否则会导致不兼容的问题。以下是一些常见的PyTorch版本和CUDA版本的对应关系：
PyTorch 1.0.0 - CUDA 9.0
PyTorch 1.1.0 - CUDA 9.0/10.0
PyTorch 1.2.0 - CUDA 9.0/10.0
PyTorch 1.3.0 - CUDA 9.2/10.1
PyTorch 1.4.0 - CUDA 10.1
PyTorch 1.5.0 - CUDA 10.1
PyTorch 1.6.0 - CUDA 10.2
请注意，这些仅是一些常见的版本对应关系，具体版本兼容情况可能会因操作系统、硬件等因素而有所不同。在使用PyTorch时，建议先查看官方文档，以确定所需的CUDA版本和PyTorch版本是否兼容。如果您需要更详细的信息，请查阅相关文档或咨询专业人士。

如何确定CUDA版本和PyTorch版本是否兼容

要确定CUDA版本和PyTorch版本是否兼容，您可以通过以下步骤来进行检查：

首先，确认您当前安装的CUDA版本。在命令行中输入以下命令即可查看：
nvcc --version

或者，如果您的系统中安装了NVIDIA驱动程序，也可以使用：
cat /proc/driver/nvidia/version

然后，您需要确认您的PyTorch版本。如果PyTorch是通过pip安装的，您可以使用以下命令查看当前安装的PyTorch版本：
pip show torch

或者在Python环境中，可以使用：
import torch
print(torch.__version__)

接下来，访问PyTorch官方网站（https://pytorch.org/），在安装页面选择您的操作系统、包管理器（如pip或conda）、CUDA版本和Python版本。网站会自动显示与您所选CUDA版本相兼容的PyTorch版本列表。

将您查看到的PyTorch版本与通过命令行得到的版本进行比对，确保安装的PyTorch版本与CUDA版本兼容。

请注意，通常PyTorch会提供对特定CUDA版本的支持，但是并非所有PyTorch版本都会支持所有CUDA版本。因此，您可能需要根据您的CUDA版本来选择合适的PyTorch版本。