linux查看pytorch是否是gpu版本

可以使用以下命令来查看pytorch是否是gpu版本：

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

如果输出为True，则表示pytorch是gpu版本，否则为cpu版本。

相关问题

linux如何安装pytorch的gpu版本

根据引用\[1\]和引用\[2\]的信息，安装PyTorch的GPU版本需要先确定你的CUDA版本和操作系统类型/版本。如果你的服务器上安装的是CUDA 10.1，那么可以使用以下命令安装PyTorch的GPU版本：

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

然而，根据引用\[2\]的描述，官网上可能没有10.1版本的选项。如果你遇到这个问题，可以尝试安装与你的CUDA版本相匹配的最接近的版本。根据引用\[3\]的经验，安装CUDA 10.2版本的PyTorch可以正常使用GPU。因此，你可以尝试使用以下命令安装PyTorch的GPU版本：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

这样安装10.2版本的PyTorch后，你应该能够正常使用GPU。请注意，这是根据引用\[3\]的经验提供的建议，因此可能适用于你的情况。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Linux安装Pytorch GPU版本](https://blog.csdn.net/u012911202/article/details/116764278)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Linux服务器 安装Pytorch GPU版本](https://blog.csdn.net/lyk82698/article/details/124959336)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

卸载pytorch和cuda gpu版本

卸载PyTorch和CUDA GPU版本通常涉及几个步骤，因为它们是两个独立的软件包。以下是Windows、Mac和Linux系统上卸载的基本指导：

**Windows:**
1. **卸载PyTorch:**
- 打开命令提示符或PowerShell，输入 `pip uninstall torch torchvision` （如果有安装额外的库，如torchvision，也需要一起卸载）。
2. **卸载CUDA:**
- 访问NVIDIA控制面板 > 系统信息 > 显卡 > CUDA，选择“卸载”选项。

**Mac:**
1. **卸载Homebrew安装的PyTorch:**
- 打开终端，运行 `brew uninstall pytorch torchvision`（如果安装了torchvision）。
2. **手动卸载CUDA (if installed):**
- 登录到系统的“应用程序”文件夹，找到并移除NVIDIA的相关程序。

**Linux:**
1. **卸载PyTorch:**
- 使用`apt-get`或`conda`（如果你通过Anaconda安装）来卸载，例如 `sudo apt-get remove python-torch python-torch-dev` 或 `conda uninstall pytorch torchvision`.
2. **卸载CUDA:**
- 对于Ubuntu，打开终端并查找CUDA的安装包，然后使用`dpkg`或`apt-get`卸载。如果是NVIDIA官方提供的，通常会有一个特定的卸载脚本。

**重要提示：**在删除之前，建议先备份任何重要项目，以防意外丢失数据。同时，确认已关闭所有正在使用的PyTorch和GPU应用，以防在卸载过程中发生冲突。