命令行查看pytorch

以下是两种命令行查看PyTorch版本的方法：

1. 在PyCharm中查看PyTorch版本：
在PyCharm中打开你的项目，然后在代码中加入以下两行代码：

import torch
print(torch.__version__) #注意是双下划线

运行代码后，你将会在控制台中看到你所安装的PyTorch版本号。

2. 在终端中查看PyTorch版本：
打开终端，输入以下命令进入Python交互式环境：

import torch
print(torch.__version__) #注意是双下划线

运行代码后，你将会在终端中看到你所安装的PyTorch版本号。

相关问题

命令行安装 pytorch 1.10.0

以下是在命令行中安装PyTorch 1.10.0的步骤：

1. 创建并激活pytorch-gpu环境：

conda create -n pytorch-gpu python=3.7
activate pytorch-gpu

2. 安装PyTorch和相关库：

pip3 --default-timeout=60000 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio===0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

请注意，上述命令假设您已经安装了Anaconda和pip，并且已经将其添加到系统路径中。此外，您还需要确保您的计算机已经安装了CUDA 11.3，并且显卡驱动版本高于或等于465.89。

命令行配置pytorch终端

在PyTorch中，命令行配置通常涉及到环境变量设置，特别是在没有图形用户界面（GUI）的情况下。以下是配置步骤：

1. **安装必要的库**：首先，确保已经安装了`torch`, `torchvision`以及其他的深度学习库。可以使用pip进行安装：

   pip install torch torchvision

2. **设置CUDA**：如果你有GPU并希望使用CUDA加速计算，需要设置`CUDA_HOME`环境变量指向CUDA的安装路径，例如：

   export CUDA_HOME=/path/to/cuda

如果你的系统支持，还可以设置`LD_LIBRARY_PATH`或`PATH`，让Python找到cuDNN和其他相关库。

3. **选择正确的 Torch 版本和 Backend**：如果有多版本的PyTorch，可以指定要使用的版本：

   python -m torch.Tensor &> /dev/null

4. **检查配置**：确认配置是否正确，你可以运行`python -c 'import torch; print(torch.__version__)'`来查看PyTorch的当前版本，并确认是否使用了GPU。

5. **激活虚拟环境**：如果有使用虚拟环境，记得激活它再运行命令行操作。

6. **在终端运行脚本**：最后，在终端中可以直接运行你的PyTorch脚本或者命令，比如训练模型、加载数据等。