怎么看树莓派PYtorch的版本

要在树莓派(Raspberry Pi)上查看Python和PyTorch的版本，你可以按照以下步骤操作：

1. 打开终端(Terminal)：
在树莓派上，通过键盘输入`Ctrl + Alt + T`打开终端。

2. 检查Python版本：
输入命令并按回车键：

   python3 --version

这会显示Python 3.x的版本信息。

3. 检查PyTorch版本（如果已安装）：
如果已经安装了PyTorch，可以运行：

   python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果没安装，你需要先安装。例如，你可以使用pip安装：

   sudo apt-get install python3-pip
   pip3 install torch torchvision

安装完成后再次运行上述命令检查版本。

4. 更新包列表（如果有更新）：
使用 `sudo apt update` 更新apt包列表，然后 `sudo apt upgrade` 升级系统软件。

如果你需要确认是否安装了PyTorch，可以尝试导入它并在交互模式下查看，如果没有错误则说明安装成功。

相关问题

树莓派pytorch环境搭建

你可以按照以下步骤在树莓派上搭建PyTorch环境：

1. 首先，确保你的树莓派已经连接到互联网并且已经更新到最新的操作系统版本。可以运行以下命令来更新系统软件包：

   sudo apt update
   sudo apt upgrade

2. 安装依赖包，运行以下命令：

   sudo apt install libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake cython python3-dev \
        python3-yaml python3-setuptools python3-pip

3. 安装PyTorch的依赖包，运行以下命令：

   sudo apt install libjpeg-dev zlib1g-dev

4. 使用pip安装PyTorch，运行以下命令：

   pip3 install torch torchvision

5. 等待安装完成，这可能需要一些时间。安装完成后，你可以通过运行以下命令来验证PyTorch是否成功安装：

   python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果没有报错，并且显示了PyTorch的版本号，则说明PyTorch环境已经成功搭建在你的树莓派上了。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

树莓派4b更新pytorch的版本

树莓派4B（Raspberry Pi 4 Model B）上安装PyTorch可以参考以下步骤：

1. **安装依赖**:
首先确保您的树莓派运行的是基于Debian的系统，如Raspbian。打开终端并更新软件包列表：

   sudo apt update

2. **安装Python和pip**:
如果Python未安装或版本过低，需要安装Python 3：

   sudo apt install python3 python3-pip

接下来，确认pip是最新的版本：

   pip3 install --upgrade pip

3. **下载和安装CUDA (如果需要)**:
PyTorch通常需要CUDA支持才能运行深度学习任务。如果你计划使用GPU加速，你需要安装CUDA。对于树莓派4B，这通常是不可能的，因为其GPU性能有限。如果你确实想尝试，可以访问CUDA官网寻找针对RPI的版本。

4. **安装cuDNN**:
如果有CUDA，还需要安装cuDNN。由于RPI4B不适合深度学习，cuDNN通常不需要。

5. **安装PyTorch**:
使用pip安装CPU版本的PyTorch：

   pip3 install torch torchvision

注意，树莓派4B更适合轻量级的机器学习库，如TensorFlow Lite。

6. **验证安装**:
安装完成后，你可以通过以下命令检查安装状态：

   python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"

注意，由于树莓派4B的计算能力限制，有些复杂的深度学习模型可能无法有效运行，建议选择适合嵌入式设备的小型模型或者优化过的模型库。