如何查看python cuda pytorch 对应的版本

在Python中查看CUDA和PyTorch对应版本的具体步骤如下：

1. 首先，确保已经安装了CUDA。可以在NVIDIA官网下载并安装CUDA，然后安装CUDA对应的cuDNN（计算密集型神经网络库）。安装完成后，通常会在系统环境变量中自动添加CUDA的bin目录。

2. 使用命令行工具（例如Windows上的CMD或PowerShell，Linux/Mac上的终端），打开一个新窗口并输入以下命令查看CUDA版本：

   nvcc --version

这将显示CUDA的版本信息。

3. 接着，我们需要检查PyTorch是否已安装以及其与CUDA的兼容性。在Python环境中，可以输入以下命令：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())  # 检查是否能访问GPU
   print(torch.version.cuda)  # 显示CUDA的PyTorch绑定版本

如果没有安装PyTorch，可以使用pip安装：

   pip install torch torchvision

4. 如果你还需要确认PyTorch是否支持特定的CUDA版本，可以在安装时指定CUDA版本，如 `pip install torch==<version> -f https://download.pytorch.org/whl/cu<cuda_version>/torch_stable.html`，替换 `<cuda_version>` 为你需要的CUDA版本号。