查看电脑的pytorch版本

要查看电脑上的PyTorch版本，有几种方法可以使用。你可以按照以下步骤进行操作:

方法一:
1. 打开PyCharm，并在Python控制台中输入以下代码:
import torch
print(torch.__version__)
注意，这里的双下划线是两个下划线。

方法二:
1. 在终端中输入以下命令:
python
import torch
torch.__version__
注意，这里的version前后都是两个下划线。

如果你的电脑尚未安装PyTorch，你可以通过访问https://pytorch.org/并查找pip安装指令来进行安装。

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pytorch 版本 cuda

PyTorch是一个功能强大的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。其中，CUDA是NVIDIA开发的用于并行计算的平台与编程模型。

PyTorch的版本中有与CUDA相关的部分。CUDA是一种在GPU上执行并行计算的技术，可以显著加速深度学习模型的训练和推理过程。因此，PyTorch的版本通常会与CUDA版本对应。

PyTorch的版本和CUDA的版本之间存在一定的兼容性关系，这是因为不同版本的CUDA可能会引入新的特性或修复一些bug。PyTorch会根据CUDA版本的变化来相应地进行更新和适配，以保证PyTorch能够正常运行，并充分利用CUDA的性能优势。

通常情况下，PyTorch的版本说明中会明确指出支持的CUDA版本。例如，PyTorch1.7版本支持的CUDA版本为10.2、11.0和11.1。这意味着如果你的电脑上安装了这三个版本的CUDA，你就可以选择其中一个与PyTorch1.7一起使用，以获得最佳的性能和兼容性。

此外，还要注意的是，PyTorch在某些特定情况下也可以不依赖于CUDA，即使用CPU进行计算。这在一些没有GPU的机器上非常有用。

总而言之，PyTorch的版本与CUDA息息相关，通过与合适的CUDA版本配合使用，可以充分发挥GPU的计算能力，提高深度学习模型的训练和推理速度。

检查pytorch版本

pytorch和cuda是密切相关的。PyTorch是一个深度学习计算框架，其算法的底层被实现为CUDA扩展，使其能够运行在NVIDIA GPU上。因此，在PyTorch中使用CUDA是非常常见的，可以大幅提高计算速度。在使用PyTorch时，需要根据自己的电脑硬件配置选择合适的CUDA版本，保证PyTorch和CUDA的版本相互兼容。