如何检查 PyTorch 版本是否已经安装了 CUDA

您可以通过以下代码来检查您的 PyTorch 版本是否已经安装了 CUDA：

import torch
print(torch.version.cuda)

如果输出结果为 None，说明您当前的 PyTorch 版本没有安装 CUDA。如果输出结果为一个版本号，例如 '10.1'，则表示您的 PyTorch 版本已经安装了对应版本的 CUDA。

相关问题

如何卸载当前的PyTorch版本并安装支持CUDA的版本？

要卸载当前的PyTorch版本并安装支持CUDA的版本，您可以按照以下步骤操作：

1. 首先，您需要卸载当前安装的PyTorch。可以通过Python的包管理器pip来完成。打开命令行界面，输入以下命令：

pip uninstall torch

按提示操作，确保完全卸载。

2. 接下来，访问PyTorch官方网站的安装页面（https://pytorch.org/get-started/locally/），根据您的系统配置选择合适的CUDA版本。

3. 确定版本后，根据页面上的指示，选择对应的安装命令。例如，如果您的系统支持CUDA 10.2，您可以使用以下命令来安装PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio

如果您需要安装特定版本的PyTorch，可以在命令中指定版本号，例如：

pip install torch==1.7.1+cu102 torchvision==0.8.2+cu102 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

请确保CUDA版本和PyTorch版本相匹配。

4. 完成安装命令后，系统将开始下载并安装PyTorch及其依赖库。

5. 安装完成后，您可以通过在Python环境中输入以下代码来验证安装是否成功：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果输出为True，则表示CUDA已正确安装并被PyTorch识别。

如何检查当前PyTorch版本是否支持CUDA？

要检查当前PyTorch版本是否支持CUDA，你可以遵循以下步骤：

1. 首先，确保你的系统已经安装了PyTorch。如果没有安装，你可以通过官方网站或使用pip安装命令来安装。

2. 然后，你可以通过Python代码来检查PyTorch版本，以及系统是否安装了CUDA以及其版本。以下是一个示例代码：

import torch

# 打印PyTorch版本
print("PyTorch Version: ", torch.__version__)

# 检查CUDA是否可用
if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA is available")
    print("CUDA Version: ", torch.version.cuda)
else:
    print("CUDA is not available")

3. 运行上述代码后，如果CUDA可用，它会显示CUDA的版本号；如果不可用，则会显示CUDA不可用的信息。

请确保你的系统上安装了与PyTorch版本相兼容的CUDA Toolkit。如果CUDA可用，PyTorch也支持该版本的CUDA，你就可以使用GPU加速你的模型训练和推理。