python代码检查cuda安装成功

如何用Python代码验证CUDA安装成功
为了确认PyTorch和CUDA是否正常协作，可以执行一段简单的测试代码。这段代码会尝试创建一个张量并将其移动到GPU上，以此来检验CUDA的可用性和功能。
import torch

if torch.cuda.is_available():
device = torch.device('cuda')
tensor_on_gpu = torch.tensor([1.0, 2.0], device=device)
print(f"CUDA is available and working properly! Tensor on GPU: {tensor_on_gpu}")
else:
print("CUDA not found or not functioning correctly.")

上述脚本通过torch.cuda.is_available()函数检查CUDA是否可访问[^1]。如果返回True，则表示CUDA已正确安装并且能够被PyTorch识别；反之则说明存在某些问题需要排查[^2]。
对于更详细的诊断信息，在命令行中还可以调用nvidia-smi工具查看当前系统的NVIDIA驱动状态以及是否有进程正在使用GPU资源。这有助于进一步判断CUDA环境设置是否恰当[^3]。

相关问题

在哪输入python代码检查是否安装成功pycuda

你可以使用以下代码来检查是否已经成功安装了 PyCuda：
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
print("PyCuda version:", cuda.VERSION)

如果输出了 PyCuda 的版本号，则说明已经成功安装了 PyCuda。如果输出出现错误信息，可能是因为 PyCuda 没有正确安装或配置。

python查看cuda已安装版本代码

在Python中，如果你想要检查CUDA（Compute Unified Device Architecture）是否已经安装以及其版本，你可以使用torch库，因为它依赖于CUDA。首先，你需要安装torch（如果还没有安装），然后通过torch.cuda.is_available()函数来检查CUDA是否可用，接着torch.version.cuda可以获取CUDA的版本信息。
以下是相关的Python代码示例：

try:
    import torch
except ImportError:
    print("PyTorch not installed. Please install it first.")
else:
    if torch.cuda.is_available():
        print("CUDA is available.")
        cuda_version = torch.version.cuda
        print(f"CUDA version: {cuda_version}")
    else:
        print("CUDA is not available on this machine.")