python查看cuda

要查看Python中是否安装了CUDA，可以使用以下代码：

import torch

print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)

第一个print语句将返回一个布尔值，表示CUDA是否可用。如果返回True，则表示已安装CUDA。第二个print语句将返回安装的CUDA版本号。

请注意，此方法需要安装了PyTorch库，因为它使用torch.cuda来检查CUDA的可用性和版本。

相关问题

python查看cuda版本

A：要查看CUDA版本，可以在命令行中运行以下命令：

nvcc --version

此命令会显示CUDA版本和对应的操作系统信息。

另外，也可以在Python中使用`torch`库来获得CUDA版本信息，代码如下：

import torch
print(torch.version.cuda)

此代码将输出当前系统中安装的CUDA版本。

python查看cuda版本 tensorflow

### 如何在Python中检查TensorFlow相关的CUDA版本

为了确认TensorFlow所使用的CUDA版本，在Python环境中可以通过查询`tensorflow`模块内部属性来获取相关信息。具体方法如下：

对于较新的TensorFlow版本，可以利用内置函数访问编译时指定的CUDA工具链信息[^1]。

import tensorflow as tf
print(tf.sysconfig.get_build_info()['cuda_version'])

上述命令能够返回用于构建当前TensorFlow二进制文件的具体CUDA版本号。这有助于验证安装过程中配置的CUDA环境是否匹配预期设置。

另外一种方式则是通过查看`tensorflow`包中的`__version__`以及相关联的元数据来间接推断支持的CUDA版本范围。不过这种方法不如直接调用API精确[^2]。

值得注意的是，并不是所有的Python发行版都自带对CUDA的支持；特别是当涉及到特定框架如OpenCV时，其Python接口未必会集成CUDA加速功能[^3]。因此，确保针对目标应用选择了适当版本的软件栈至关重要。

#### 验证GPU可用性和CUDA兼容性

除了检查CUDA版本外，还可以进一步测试系统上是否有可用的GPU设备供TensorFlow使用并评估它们与已安装CUDA驱动程序之间的兼容性：

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    for gpu in gpus:
        print(f"Found GPU: {gpu}")
else:
    print("No GPUs found.")

此段代码可以帮助排查潜在的问题，比如缺少必要的显卡驱动或者不正确的环境变量配置等问题[^4]。