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。

相关问题

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。

电脑pytorch下载

### 安装和配置PyTorch

#### 使用Pip安装CPU版本的PyTorch

对于希望使用`pip`工具来安装特定版本（如1.8.1）且仅需支持CPU的用户来说，可以直接访问PyTorch官方网站的历史版本页面找到对应的安装命令并执行。例如，在Linux或Windows平台上，可以通过复制官方提供的适用于目标操作系统的pip指令完成安装[^1]。

pip install torch==1.8.1+cpu torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

此命令会从指定链接下载适合当前系统的预编译二进制文件，并自动处理依赖关系。

#### 使用Conda创建带有GPU支持的PyTorch环境

另一种常见的方式是利用Anaconda管理软件包及其环境。为了建立一个新的Python 3.8环境，并命名为`pytorch_gpu01`以便于管理和区分其他项目，可以运行如下命令：

conda create -n pytorch_gpu01 python=3.8

激活新创建的环境之后，继续通过以下命令添加必要的组件，包括但不限于PyTorch本身以及其扩展库，从而获得完整的深度学习开发套件[^2]。

conda activate pytorch_gpu01
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

上述过程不仅限定了具体的CUDA toolkit版本号以匹配硬件需求，还指明了额外的数据处理模块视情况而定是否需要一并加入到环境中。