linux下如何查看cuda版本
时间: 2024-05-11 17:12:13 浏览: 241
要查看Linux下的CUDA版本，可以使用以下命令：
```
nvcc --version
```
这将显示CUDA Toolkit版本和相关的驱动程序版本。
另外，您也可以使用以下命令来查看CUDA驱动程序和CUDA工具包的版本：
```
cat /usr/local/cuda/version.txt
```
这将显示CUDA版本、驱动程序版本和工具包版本。
相关问题
linux 查看cuda版本
### 回答1：
要在Linux上查看CUDA版本，您可以执行以下步骤：
1. 打开终端并输入以下命令以检查NVIDIA驱动程序是否正确安装：
```
nvidia-smi
```
如果命令运行成功，它将显示有关您的NVIDIA GPU的信息。
2. 在终端中输入以下命令以查看CUDA版本：
```
nvcc --version
```
这将显示您的系统上安装的CUDA版本信息。
希望这可以帮助您找到所需的信息。是的，这是一个可以在Linux上查看CUDA版本的简单步骤。第一步使用`nvidia-smi`命令来检查您的NVIDIA驱动程序是否正确安装，第二步使用`nvcc --version`命令来查看您系统上安装的CUDA版本信息。如果您想要在Linux系统上使用CUDA来进行深度学习等任务，这些命令将非常有用。是的，您可以在Linux系统上使用这些命令来查看CUDA版本。首先，使用`nvidia-smi`命令来检查NVIDIA驱动程序是否正确安装，因为CUDA需要NVIDIA驱动程序的支持。接下来，使用`nvcc --version`命令来查看CUDA版本信息。如果您看到有关NVIDIA GPU的信息以及安装的CUDA版本信息，那么您的系统已经准备好使用CUDA进行深度学习等任务了。是的，您可以在Linux系统上使用这些命令来查看CUDA版本。首先，使用`nvidia-smi`命令来检查NVIDIA驱动程序是否正确安装，因为CUDA需要NVIDIA驱动程序的支持。接下来，使用`nvcc --version`命令来查看CUDA版本信息。如果您看到有关NVIDIA GPU的信息以及安装的CUDA版本信息，那么您的系统已经准备好使用CUDA进行深度学习等任务了。这些命令将非常有用，特别是在安装和配置CUDA时，您需要确认正确安装了NVIDIA驱动程序和CUDA版本。是的，您理解得非常正确。在Linux系统上，使用`nvidia-smi`命令检查NVIDIA驱动程序是否正确安装，并使用`nvcc --version`命令查看CUDA版本信息，这是确定您的系统是否可以使用CUDA进行深度学习等任务的关键步骤。这些命令非常有用，特别是在安装和配置CUDA时，您需要确认正确安装了NVIDIA驱动程序和CUDA版本。感谢您的提问，如果您还有其他问题，请随时提出。要在Linux上查看CUDA版本，您可以按照以下步骤操作：
1. 打开终端或命令行界面。
2. 运行以下命令查看CUDA版本：
```
nvcc --version
```
这将显示安装在系统上的CUDA版本信息。
另外，您还可以运行以下命令来查看CUDA安装的路径：
```
which nvcc
```
这将显示nvcc命令的路径，该命令是CUDA编译器驱动程序之一，也是CUDA版本的指示器之一。
希望这可以帮助您找到Linux上安装的CUDA版本。非常感谢您的补充和提供更为详细的步骤来查看CUDA版本以及CUDA安装路径。您的回答非常有用，尤其是对于那些想要更深入了解他们的CUDA安装的人。感谢您的贡献！如果您有任何其他问题，请随时提出。要查看Linux系统中的CUDA版本，可以执行以下命令：
1. 打开终端窗口。
2. 运行以下命令：`nvcc --version`
该命令将显示CUDA工具包的版本信息，包括CUDA版本号、驱动程序版本号和操作系统类型等信息。如果系统中未安装CUDA，则会提示未找到nvcc命令的错误信息。
Linux中查看CUDA版本的命令是：nvcc --version。要查看Linux上的CUDA版本，可以尝试以下步骤：
1. 打开终端或命令行界面。
2. 输入以下命令：`nvcc --version`。
3. 如果CUDA已经安装在系统中，这个命令会显示CUDA的版本信息，包括版本号和发行日期。
如果上述命令未能显示CUDA版本信息，则说明CUDA未安装或未正确配置。在这种情况下，您需要检查CUDA是否已正确安装，并确保PATH环境变量已正确设置。要在 Linux 上查看 CUDA 版本，可以执行以下命令：
1. 查看安装的 CUDA 工具包版本：
```
nvcc --version
```
2. 查看安装的 CUDA 驱动程序版本：
```
cat /proc/driver/nvidia/version
```
执行这些命令后，将显示 CUDA 版本号。要在Linux上查看CUDA版本，可以执行以下命令：
```
nvcc --version
```
这将显示CUDA版本以及其他相关信息，如NVIDIA驱动程序版本和编译器版本。如果您没有安装CUDA或nvcc命令，则需要先安装CUDA Toolkit才能运行此命令。在Linux系统上查看CUDA版本，可以通过以下命令行操作：
1. 打开终端或控制台窗口
2. 输入命令 `nvcc --version`，按回车键执行
3. 系统会显示CUDA版本信息，例如： `nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver; Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation; Built on Sun_Oct_10_21:09:51_PDT_2021; Cuda compilation tools, release 11.5, V11.5.119`
其中，最后一行中的 `release 11.5` 就是当前系统安装的CUDA版本号。要查看 Linux 上安装的 CUDA 版本，可以按照以下步骤操作：
1. 打开终端
2. 运行命令 `nvcc --version`，该命令将显示 CUDA 版本信息
如果您没有安装 CUDA 或者安装的版本不正确，则需要先安装正确的 CUDA 版本。安装 CUDA 可以参考 NVIDIA 官方文档。要在Linux系统上查看CUDA版本，可以使用以下命令：
1. 查看CUDA Toolkit安装路径：
```shell
which nvcc
```
如果安装了CUDA Toolkit，则会输出类似于`/usr/local/cuda/bin/nvcc`这样的路径。
2. 查看CUDA版本：
在CUDA Toolkit的安装路径下，可以找到一个名为`cuda/version.txt`的文件，其中包含了CUDA版本号。
使用以下命令查看：
```shell
cat /usr/local/cuda/version.txt
```
将`/usr/local/cuda`替换为实际的CUDA Toolkit安装路径即可。要在Linux上查看CUDA版本，可以执行以下命令：
```
nvcc --version
```
这将显示CUDA工具包的版本信息，其中包括CUDA版本、驱动程序版本和操作系统信息。如果您没有安装CUDA工具包，这个命令将会提示未找到命令或包。要查看 Linux 上的 CUDA 版本，可以尝试以下命令：
1. 查看 NVIDIA 驱动程序版本：
```
cat /proc/driver/nvidia/version
```
2. 查看 CUDA 工具包版本：
```
nvcc -V
```
或者
```
/usr/local/cuda/bin/nvcc -V
```
如果 CUDA 未正确安装，则可能会出现“命令未找到”的错误。
3. 查看 libcudnn 库的版本：
```
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
```
这将打印出 libcudnn 库的主要版本号、次要版本号和补丁版本号。
希望这可以帮助您查看 Linux 上的 CUDA 版本。要在 Linux 上查看 CUDA 版本，可以执行以下命令：
1. 打开终端。
2. 运行命令 `nvcc --version`，这将输出 CUDA Toolkit 的版本号以及其他相关信息。
另外，你也可以通过执行 `cat /usr/local/cuda/version.txt` 命令来查看 CUDA 版本。无论哪种方法，都会显示 CUDA 版本号和其他有关 CUDA 的信息。要查看Linux系统上安装的CUDA版本，可以使用以下命令：
```shell
cat /usr/local/cuda/version.txt
```
运行该命令后，系统会返回CUDA版本号，例如：
```
CUDA Version 11.5.0
```
其中，`/usr/local/cuda/`是CUDA安装的默认路径，如果你安装的路径不同，需要相应修改上述命令中的路径。
要查看CUDA的版本，请在Linux系统中输入以下命令：nvidia-smi，这将显示CUDA的当前版本。
你可以使用 nvidia-smi 命令查看 CUDA 版本。要查看Linux上安装的CUDA版本，请按照以下步骤：
1. 打开终端窗口。
2. 输入以下命令以查看CUDA版本：
```
nvcc --version
```
3. 按回车键后，终端将显示CUDA版本号，例如：
```
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Sep_15_19:10:09_PDT_2021
Cuda compilation tools, release 11.4, V11.4.120
Build cuda_11.4.r11.4/compiler.30033411_0
```
在这个例子中，CUDA版本为11.4。
希望这可以帮助你查看Linux上的CUDA版本！要在Linux中查看CUDA版本，您可以执行以下命令：
1. 首先，打开终端。
2. 然后，输入以下命令并按下回车键：
nvcc --version
3. 这将显示安装在您系统上的CUDA版本信息，包括版本号、构建日期和操作系统类型等详细信息。要查看 Linux 上安装的 CUDA 版本，可以使用以下命令：
```
nvcc --version
```
这会显示 CUDA 工具包版本以及与之关联的驱动程序版本。您还可以使用以下命令来查看 CUDA 驱动程序的详细信息：
```
cat /proc/driver/nvidia/version
```
这将显示有关 NVIDIA 显卡和 CUDA 驱动程序的详细信息，包括版本号和构建日期。要查看Linux上的CUDA版本，请按照以下步骤进行操作：
1. 打开终端窗口。
2. 输入以下命令并按下回车键：
nvcc --version
3. 这将显示CUDA版本信息，例如：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Oct_12_20:09:46_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.1, V11.1.105
Build cuda_11.1.relgpu_drvr455TC455_06.29190527_0
在这个例子中，CUDA的版本是11.1。要在Linux上查看CUDA版本，可以尝试以下命令：
1. 使用nvidia-smi命令查看CUDA版本：
```
nvidia-smi
```
这个命令会显示NVIDIA GPU的信息，其中包括CUDA版本。
2. 使用nvcc命令查看CUDA版本：
```
nvcc --version
```
这个命令会显示CUDA安装的版本信息。
希望这些命令可以帮助您在Linux上查看CUDA版本。要查看Linux上安装的CUDA版本，可以执行以下命令：
```
nvcc --version
```
该命令将输出CUDA工具包的版本信息，其中包括CUDA版本号、驱动程序版本号和编译器版本号等。另外，还可以执行以下命令来查看CUDA运行时库的版本信息：
```
cat /usr/local/cuda/version.txt
```
该命令将输出CUDA运行时库的版本号和安装路径等信息。要查看Linux上安装的CUDA版本，可以按照以下步骤操作：
1. 打开终端窗口
2. 运行以下命令来检查CUDA是否安装并确定CUDA版本：
```
nvcc --version
```
如果CUDA已经安装，将显示CUDA版本信息。例如：
```
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Dec__6_19:29:41_PST_2021
Cuda compilation tools, release 11.5, V11.5.119
Build cuda_11.5.r11.5/compiler.29920130_0
```
在上面的示例中，CUDA版本为11.5。
如果您想检查CUDA是否在系统上安装并且已经配置正确，则可以尝试运行一个基本的CUDA程序来验证。要在Linux中查看CUDA版本，可以使用以下命令：
```
nvcc --version
```
执行该命令后，会显示CUDA版本号和其他相关信息。如果您没有安装CUDA，此命令将无法工作。要在Linux上查看CUDA版本，您可以执行以下命令：
1. 首先，使用以下命令检查CUDA是否已安装：
```
nvcc -V
```
2. 如果CUDA已安装，则使用以下命令查看CUDA版本：
```
cat /usr/local/cuda/version.txt
```
或者，您可以使用以下命令查看CUDA版本：
```
nvcc --version
```
输出将显示您的CUDA版本号。要查看在 Linux 上安装的 CUDA 版本，可以通过以下步骤：
1. 打开终端。
2. 运行以下命令：`nvcc --version`。
3. 您将看到类似于以下内容的输出：
```
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Jul_22_19:09:09_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.0, V11.0.221
Build cuda_11.0_bu.TC445_37.28540450_0
```
输出的最后一行将告诉您所安装的 CUDA 版本。在上面的示例中，CUDA 版本为 11.0。要在Linux上查看CUDA版本，可以执行以下命令：
1. 首先打开终端。
2. 输入以下命令并按回车键： `nvcc --version`
3. 这将显示CUDA的版本号。
另外，你也可以使用以下命令来查看CUDA版本：
1. 打开终端。
2. 输入以下命令并按回车键： `cat /usr/local/cuda/version.txt`
3. 这将显示CUDA的版本号。
回答：可以使用命令行工具nvcc --version来查看Linux上的CUDA版本。要查看Linux上安装的CUDA版本，您可以按照以下步骤进行操作：
1. 打开终端或控制台窗口。
2. 运行以下命令，以获取CUDA版本信息：
nvcc --version
或者
cat /usr/local/cuda/version.txt
3. 您将看到CUDA版本信息输出到屏幕上，例如：“CUDA 版本 10.1.243”。
希望这可以帮助您查看Linux上安装的CUDA版本！
可以使用以下命令来查看CUDA版本： nvcc --version要在Linux系统上查找CUDA版本，您可以执行以下步骤：
1. 打开终端并输入以下命令：
```
nvcc --version
```
2. 这将显示CUDA Toolkit的版本信息。例如，如果您的输出如下所示：
```
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243
```
则CUDA版本为10.1。
希望这可以帮助您找到所需的信息！
### 回答2：
Linux上查看CUDA版本可以通过以下步骤：
1. 打开终端，并输入以下命令：
```
nvcc --version
```
2. 如果输出显示`nvcc: command not found`，则需要先添加CUDA的环境变量。在终端中输入以下命令：
```
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
```
3. 然后再次尝试运行`nvcc --version`命令，即可得到CUDA的版本号。
4. 如果上述方法仍然无法查看CUDA版本，可以在终端中输入以下命令查看CUDA的版本信息：
```
cat /usr/local/cuda/version.txt
```
以上方法可在大多数Linux发行版中使用，如Ubuntu、CentOS、Fedora等。通过这些方法，即可轻松查看CUDA在Linux系统中的版本号。
### 回答3：
要查看Linux系统上的CUDA版本，可以采取以下步骤：
第一步，打开终端，输入以下命令：
```
nvcc --version
```
这个命令可以显示CUDA编译器的版本和硬件驱动的版本。
第二步，如果系统上没有安装CUDA编译器，需要先安装CUDA Toolkit。安装方法可以参考英伟达的官方文档或者网上的教程。
第三步，如果系统上已经安装了CUDA Toolkit，可以在命令行中输入以下命令来查看CUDA Toolkit的版本：
```
cat /usr/local/cuda/version.txt
```
这个命令会输出CUDA ToolKit的版本信息。
第四步，如果想要查看CUDA驱动程序的版本，可以在命令行中输入以下命令：
```
cat /proc/driver/nvidia/version
```
这个命令会输出NVIDIA驱动程序的版本和CUDA驱动程序的版本。
在查看CUDA版本的时候，需要注意不同版本的CUDA可能不兼容，所以需要根据系统和应用程序的需求选择适合的版本。
linux如何查看cuda版本
### 回答1：
在Linux上查看CUDA版本，可以使用以下命令：
1. 查看CUDA版本号：
```
cat /usr/local/cuda/version.txt
```
2. 查看CUDA工具包版本号：
```
nvcc --version
```
3. 查看CUDA驱动版本号：
```
cat /proc/driver/nvidia/version
```
以上三种方法都可以查看CUDA版本号，根据需要选择即可。
### 回答2：
在Linux系统中，查看CUDA版本可以通过以下两种方式进行：
1. 查看CUDA安装文件名
通过查看CUDA安装文件名的方式可以快速确定CUDA版本，每个CUDA版本的安装文件名都是不同的。默认情况下，CUDA安装文件的名称包含了其安装的版本号。
例如在Ubuntu 20.04系统下，可以使用以下命令列出当前目录下的所有CUDA安装文件，并查看其版本号：
```
ls -l /path/to/cuda/installer
```
其中`/path/to/cuda/installer`是CUDA安装文件所在的路径。例如，如果安装文件为`cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run`，则这个版本号为11.1.1。
2. 使用nvidia-smi命令查看CUDA版本
nvidia-smi是NVIDIA提供的一款命令行工具，可以用来查看NVIDIA显卡的状态、CUDA版本等信息。在Linux系统中，首先要确认是否已经安装了NVIDIA驱动程序，如果没有安装，就需要先安装它。安装方法如下：
```
sudo apt-get install nvidia-driver-460
```
安装完成后，即可在终端中执行`nvidia-smi`命令来查看CUDA版本号，例如：
```
nvidia-smi
```
输出如下：
```
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.27.04 Driver Version: 460.27.04 CUDA Version: 11.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
```
可以看到以上输出信息中包含CUDA版本号，例如上面的输出中CUDA版本号为11.2。
总之，在Linux系统中，可以通过查看CUDA安装文件名或使用nvidia-smi命令来查看CUDA版本号。
### 回答3：
Linux是一个广泛使用的操作系统，而CUDA是用于GPU程序设计和并行计算的最常用的平台。为了确保CUDA在Linux上正常工作，需要确认安装的CUDA版本是否与操作系统相兼容。 在Linux中，我们可以使用多种方法来查看CUDA的版本，以下是几种常见的方法：
1. 使用 nvcc 命令
在Linux上安装CUDA时，会一并安装驱动和其他必需组件。其中一个重要组件是NVIDIA编译器（nvcc），它允许用户在Linux中编译和运行CUDA程序。因此，我们可以使用nvcc命令来查看CUDA 版本。
在终端中输入以下命令：
```
nvcc --version
```
这将输出CUDA的版本，包括编译器版本和运行时版本。例如，输出可能类似于以下内容：
```
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89
```
这里，我们可以看到该系统上安装了CUDA版本10.2。
2. 使用 NVIDIA-smi 命令
NVIDIA System Management Interface (nvidia-smi) 是用于管理和监控NVIDIA GPU的实用程序。 nvidia-smi命令还可以告诉我们哪个版本的CUDA在Linux上安装和运行。在终端中运行以下命令：
```
nvidia-smi
```
这将输出有关安装的NVIDIA驱动程序及其版本的相关信息。我们还可以看到 CUDA 版本 -“CUDA Version”，例如：
```
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 455.32.00 Driver Version: 455.32.00 CUDA Version: 11.1 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
```
在此示例中，我们可以看到CUDA的版本为11.1。
3. 检查 CUDA 安装目录
我们还可以检查CUDA的安装目录来确认CUDA的版本。CUDA通常会安装到 /usr/local/cuda 目录下，该目录包含有关CUDA的所有文件和子目录。因此，我们可以使用ls命令列出/usr/local/cuda目录的内容，例如：
```
ls /usr/local/cuda-10.2
```
这将列出包含CUDA 10.2文件和子目录的目录。我们可以看到列出的子目录包括bin，include和lib，它们包含CUDA运行库、头文件和二进制文件等组件。通过查看包含了哪些文件和目录，可以确认CUDA的版本。
总之，在Linux系统中查看CUDA的版本方法不是唯一的。无论是使用 nvcc、nvidia-smi 命令还是检查CUDA的安装目录，都能查询到CUDA的版本信息。为了确保CUDA与操作系统兼容，建议在安装CUDA前，通过查看CUDA的版本来选择与操作系统匹配的CUDA版本。
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描述部分提供了构建和运行基于Docker的Next.js应用的具体命令：
1. `docker build`命令用于创建一个新的Docker镜像。在构建镜像的过程中，开发者可以定义Dockerfile文件，该文件是一个文本文件，包含了创建Docker镜像所需的指令集。通过使用`-t`参数，用户可以为生成的镜像指定一个标签，这里的标签是`my-next-js-app`，意味着构建的镜像将被标记为`my-next-js-app`，方便后续的识别和引用。
2. `docker run`命令则用于运行一个Docker容器，即基于镜像启动一个实例。在这个命令中，`-p 3000:3000`参数指示Docker将容器内的3000端口映射到宿主机的3000端口，这样做通常是为了让宿主机能够访问容器内运行的应用。`my-next-js-app`是容器运行时使用的镜像名称，这个名称应该与构建时指定的标签一致。
最后，我们注意到资源包含了“TypeScript”这一标签，这表明项目可能使用了TypeScript语言。TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了静态类型定义的特性，能够帮助开发者更容易地维护和扩展代码，尤其是在大型项目中。
结合资源名称“rivoltafilippo-next-main”，我们可以推测这是项目的主目录或主仓库。通常情况下，开发者会将项目的源代码、配置文件、构建脚本等放在一个主要的目录中，这个目录通常命名为“main”或“src”等，以便于管理和维护。
综上所述，我们可以总结出以下几个重要的知识点：
- Docker容器和镜像的概念以及它们之间的关系：Docker镜像是静态的只读模板，而Docker容器是从镜像实例化的动态运行环境。
- `docker build`命令的使用方法和作用：这个命令用于创建新的Docker镜像，通常需要一个Dockerfile来指定构建的指令和环境。
- `docker run`命令的使用方法和作用：该命令用于根据镜像启动一个或多个容器实例，并可指定端口映射等运行参数。
- Next.js框架的特点：Next.js是一个支持服务器端渲染和静态网站生成的React框架，适合构建现代的Web应用。
- TypeScript的作用和优势：TypeScript是JavaScript的一个超集，它提供了静态类型检查等特性，有助于提高代码质量和可维护性。
- 项目资源命名习惯：通常项目会有一个主目录，用来存放项目的源代码和核心配置文件，以便于项目的版本控制和团队协作。
以上内容基于给定的信息进行了深入的分析，为理解该项目的构建、运行方式以及技术栈提供了基础。在实际开发中，开发者应当参考更详细的文档和指南，以更高效地管理和部署基于Docker和TypeScript的Next.js项目。
"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"
多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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```python
for i in range(1, 10):
print(f"{i} * {i} = {i*i}")
```
2. **数据结构**：
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```python
class Queue:
def __init__(self):