linux 查看torch需要cuda版本

在Linux系统下，查看torch需要CUDA版本，需要使用一些命令行工具来完成。首先，需要确定您的系统是否已经安装了CUDA驱动程序。可以通过运行 `nvcc --version` 命令来检查版本。如果该命令无法运行，那么很可能您的系统尚未安装CUDA驱动程序。

如果您已经确认您的系统已经安装了CUDA驱动程序，您可以通过运行以下命令来查看torch需要的CUDA版本：

$ torch.cuda.is_available()

这将返回一个布尔类型的值，如果返回True，则表示您的系统符合torch的CUDA要求。如果返回False，则表示您需要安装相应的CUDA版本才能运行torch。

除此之外，您还可以通过查看torch的官方文档来确定torch所需要的CUDA版本。在文档中，您可以找到详细的说明和指导，以便您确定正确的CUDA版本，以便与torch的使用。

相关问题

linux系统torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.

这个错误通常是由于显存不足导致的。可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 减少batch size：减少每次训练时的batch size，可以减少显存的使用。

2. 减少模型大小：可以尝试减少模型的大小，例如减少隐藏层数、减少每层的神经元数量等。

3. 使用更高显存的GPU：如果你的GPU显存较小，可以考虑使用更高显存的GPU。

4. 分布式训练：可以使用分布式训练来减少单个GPU的显存压力。

linux torch 1.12 cuda

根据引用内容，目前没有对应cuda=11.2的torch版本。因此，如果你的服务器上的GPU是RTX 3090，它适配的cuda不能低于11.1。所以，你可以选择下载cuda=11.1对应的torch版本进行安装。你可以使用以下命令进行安装：pip install 下载的文件所在目录/文件名。这样就可以在Linux系统上安装torch 1.12和cuda 11.1。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [linux下 torch gpu cuda cudnn 安装](https://blog.csdn.net/u014403221/article/details/127244398)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [cuda11.2安装pytorch——torch.cuda.is_available()=false](https://blog.csdn.net/didadifish/article/details/127487635)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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