linux服务器查看pytorch和cuda的版本

要查看服务器上安装的PyTorch和CUDA版本，可以按照以下步骤进行：

1. 查看CUDA版本：

在终端中输入以下命令查看CUDA版本：

nvcc --version

该命令将显示CUDA的版本号。

2. 查看PyTorch版本：

在Python交互式命令行或Python脚本中，输入以下命令来查看PyTorch版本：

import torch
print(torch.__version__)

该命令将打印出安装的PyTorch版本号。

如果服务器上未安装PyTorch或CUDA，则可以按照官方文档进行安装。

相关问题

linux服务器安装pytorch cuda 12.6

在Linux服务器上安装PyTorch和CUDA 12.6的步骤如下：

1. **确认硬件和操作系统要求**：
- 确保你的服务器有NVIDIA GPU，并且支持CUDA 12.6。
- 操作系统建议使用Ubuntu 20.04或更高版本。

2. **安装NVIDIA驱动**：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install -y nvidia-driver-525
   sudo reboot

驱动版本可以根据你的GPU型号进行调整。

3. **安装CUDA Toolkit 12.6**：

   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.0/local_installers/cuda_12.6.0_535.54.03_linux.run
   sudo sh cuda_12.6.0_535.54.03_linux.run

按照提示完成安装，并确保将CUDA路径添加到环境变量中：

   export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin${PATH:+:${PATH}}
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

4. **安装cuDNN**：
- 从NVIDIA官网下载与CUDA 12.6兼容的cuDNN版本。
- 解压并复制文件到CUDA目录：

     tar -xzvf cudnn-12.6-linux-x64-v8.x.x.x.tgz
     sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
     sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
     sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

5. **安装Anaconda或Miniconda**（可选，但推荐）：

   wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
   bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

6. **创建虚拟环境并安装PyTorch**：

   conda create -n pytorch_cuda12.6 python=3.9
   conda activate pytorch_cuda12.6
   conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.6 -c pytorch -c nvidia

7. **验证安装**：
在Python中运行以下代码：

   import torch
   print(torch.__version__)
   print(torch.cuda.is_available())
   print(torch.cuda.get_device_name(0))

通过以上步骤，

Linux查看pytorch中CUDA

在Linux上查看PyTorch中CUDA的版本，可以使用以下命令:

python -c "import torch;print(torch.version.cuda)"

这个命令会输出PyTorch中CUDA的版本号。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Linux服务器配置Python+PyTorch+CUDA深度学习环境](https://blog.csdn.net/NSJim/article/details/115386936)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [（A2）查看pytorch、cuda、cudnn版本](https://blog.csdn.net/lwqian102112/article/details/128245895)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]