如何查看PyTorch-GPU版本

要检查PyTorch是否安装了GPU版本，可以运行以下代码：

import torch

print(torch.version.cuda)  # 输出CUDA版本
print(torch.cuda.is_available())  # 输出CUDA是否可用

如果输出`None`，则说明PyTorch没有安装GPU版本。如果输出了CUDA版本号和`True`，则说明PyTorch已经安装了GPU版本并且CUDA可用。

相关问题

ubuntu安装pytorch-gpu版本

要在Ubuntu上安装PyTorch-GPU版本，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，检查你的显卡是否支持CUDA。可以在终端中运行以下命令来查看：

   lspci | grep -i nvidia

2. 安装NVIDIA驱动程序。可以通过以下方式在终端中安装最新的NVIDIA驱动程序：

   sudo apt-get install nvidia-driver-<version>

其中，`<version>`是你所需的驱动程序版本号。

3. 安装CUDA Toolkit。可以按照以下步骤在终端中安装CUDA Toolkit：
- 访问NVIDIA的官方网站，下载适用于你的Ubuntu版本的CUDA Toolkit安装包。
- 运行下载的安装包并按照提示进行安装。

4. 创建和激活一个新的虚拟环境（可选）。可以使用conda或者virtualenv来创建一个新的虚拟环境，并激活它。

5. 安装PyTorch-GPU。可以使用conda或者pip来安装PyTorch-GPU。下面是使用conda安装的示例命令：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<cuda_version> -c pytorch

其中，`<cuda_version>`是你安装的CUDA Toolkit的版本号。

以上是在Ubuntu上安装PyTorch-GPU版本的一般步骤。请根据你的具体情况进行操作。

pytorch-gpu与cuda版本对应

### 回答1：
PyTorch-GPU与CUDA版本对应如下：

PyTorch-GPU 1..：CUDA 9.

PyTorch-GPU 1.1.：CUDA 9.、CUDA 10.

PyTorch-GPU 1.2.：CUDA 9.、CUDA 10.、CUDA 10.1

PyTorch-GPU 1.3.：CUDA 9.2、CUDA 10.、CUDA 10.1

PyTorch-GPU 1.4.：CUDA 10.、CUDA 10.1、CUDA 10.2

PyTorch-GPU 1.5.：CUDA 10.1、CUDA 10.2

PyTorch-GPU 1.6.：CUDA 10.1、CUDA 10.2、CUDA 11.

PyTorch-GPU 1.7.：CUDA 10.1、CUDA 10.2、CUDA 11.

PyTorch-GPU 1.8.：CUDA 11.1

PyTorch-GPU 1.9.：CUDA 11.1、CUDA 11.2

需要注意的是，不同版本的PyTorch-GPU可能需要不同版本的CUDA才能正常运行。因此，在安装PyTorch-GPU时，需要根据自己的CUDA版本选择相应的PyTorch-GPU版本。

### 回答2：
PyTorch是一个流行的深度学习库，支持使用GPU加速算法运行以提高训练速度。在PyTorch中，CUDA是一种用于在NVIDIA GPU上加速计算的并行计算平台和API集合。因此，PyTorch的GPU功能需要与CUDA版本兼容。

PyTorch的GPU支持是通过与CUDA库进行交互来实现的。由于PyTorch和CUDA的版本兼容性问题，所以要使用GPU功能，需要确保安装有与PyTorch版本兼容的CUDA库。常见的PyTorch版本与CUDA版本对应关系如下：

- PyTorch 1.0.x 对应 CUDA 9.0
- PyTorch 1.1.x-1.2.x 对应 CUDA 10.0
- PyTorch 1.3.x 对应 CUDA 10.1
- PyTorch 1.4.x-1.5.x 对应 CUDA 10.2

需要注意的是，不同的PyTorch版本和不同的GPU型号可能有不同的CUDA版本要求。因此，在使用GPU加速算法时，需要根据具体情况选择合适的PyTorch版本和CUDA版本。

总之，为了确保PyTorch能够充分利用GPU的加速能力，需要安装正确版本的CUDA库，并确保与PyTorch版本兼容。通过此功能使用GPU加速可以加快训练速度，提高模型性能。

### 回答3：
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习框架，具有广泛的应用和活跃的社区支持。PyTorch可以在CPU和GPU上运行，而使用GPU的最简单方法是使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）工具包。CUDA是由NVIDIA开发的并行计算平台和应用程序接口，用于在GPU上进行高性能计算。因此，PyTorch需要与正确版本的CUDA协同工作，以在GPU上实现最佳性能。

不同版本的PyTorch对应着不同版本的CUDA，因此在安装PyTorch之前需要确定使用哪个版本的CUDA。在PyTorch官网上推荐使用的版本如下：

PyTorch 1.7.x：CUDA 10.1，CUDA 10.2或CUDA 11.0

PyTorch 1.6.x：CUDA 10.1，CUDA 10.2或CUDA 11.0

PyTorch 1.5.x：CUDA 10.1或CUDA 10.2

PyTorch 1.4.x：CUDA 10.1

PyTorch 1.3.x：CUDA 10.1

PyTorch 1.2.x：CUDA 9.2

需要注意的是，不同版本的CUDA需要特定的GPU架构才能运行，因此在安装CUDA之前，需要先了解自己的GPU支持哪些架构。此外，为了避免因为版本不匹配而发生不必要的打扰或错误，建议在安装PyTorch之前也检查一下自己机器上CUDA的版本。如果是多个版本共存，则需要设置环境变量以指示使用哪个版本。

总之，在安装和使用PyTorch时，需要对应选择正确的CUDA版本，以保证在GPU上获得最佳性能和稳定性。同时，需要了解自己机器上GPU的性能和支持的CUDA版本，以避免不必要的打扰和错误。