cuda版本的torch

对于使用GPU加速的深度学习任务，需要安装cuda版本的torch。安装方法可以参考官方文档，需要根据自己的cuda版本和操作系统选择对应的安装包。安装完成后，可以通过以下代码检查torch是否使用了GPU加速：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")          
    print(f'There are {torch.cuda.device_count()} GPU(s) available.')
    print(f'We will use the GPU:{torch.cuda.get_device_name(0)}')
else:
    print('No GPU available, using the CPU instead.')
    device = torch.device("cpu")

相关问题

查看cuda和torch版本

要查看CUDA和Torch版本，可以按照以下步骤进行操作：

1. 查看CUDA版本：
- 在命令行中输入`nvcc --version`，即可查看CUDA的版本信息。

2. 查看Torch版本：
- 在Python环境中，导入Torch库：`import torch`
- 输入`torch.__version__`，即可查看当前安装的Torch版本。

cuda和torch对应版本

对于 CUDA 和 Torch 的版本对应关系，可以参考以下表格：

| CUDA 版本 | Torch 版本 |
| -------- | --------- |
| 7.5 | 0.1 |
| 8.0 | 0.2 |
| 9.0 | 0.3 |
| 9.1 | 0.4 |
| 10.0 | 1.0 |
| 10.1 | 1.1 |
| 10.2 | 1.2 |
| 11.0 | 1.3 |
| 11.1 | 1.4 |
| 11.2 | 1.5 |

希望这个表格能够帮助你解决问题。