win10如何查看pytorch版本

您可以通过打开命令行界面并输入以下命令来查看您的PyTorch版本：

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

通过这个命令，您可以看到您所安装的PyTorch的版本号。

相关问题

win10 安装pytorch cpu版本

### 回答1：
要安装PyTorch CPU版本，您可以按照以下步骤操作：

1. 首先，您需要安装Python。您可以从Python官方网站下载并安装Python 3.x版本。

2. 接下来，您需要安装PyTorch。您可以在PyTorch官方网站上找到适合您的操作系统和Python版本的安装包。

3. 下载并安装PyTorch后，您可以在Python中导入PyTorch模块并开始使用它。

希望这可以帮助您安装PyTorch CPU版本。

### 回答2：
首先，要在Windows 10下安装PyTorch的CPU版本，需要先下载并安装Python。可以从Python的官方网站下载安装文件并完成Python的安装。

然后，我们需要选择合适的PyTorch版本。可以从PyTorch的官方网站下载符合需要的版本。注意选择CPU版本，可以根据自己的操作系统和Python版本选择合适的版本。

完成下载后，我们需要在命令提示符或者Anaconda prompt中进入到安装文件所在的目录。使用以下命令行进入：

cd 动态盘符:\安装文件所在的目录

使用pip安装PyTorch。在命令提示符或者Anaconda prompt中输入以下命令：

pip install 安装文件名

根据具体的安装文件名替换安装文件名这个参数。等待安装完成即可。

最后，我们可以在Python交互式环境中验证是否安装成功。首先启动Python交互式环境，然后输入以下代码：

import torch

如果没有报错，则PyTorch已经成功安装到电脑上。

需要注意的是，安装PyTorch可能会因为网络不稳定等原因出现安装失败的情况，这时候可以尝试更换源或者重新下载安装文件进行安装。

### 回答3：
首先要确定你的电脑是否满足pytorch的最低系统要求，要求包括64位操作系统、Python 3.5以上版本、pip包管理工具、CPU支持SSE2指令集、至少2GB的空闲内存。

接下来，你可以前往pytorch的官方网站（https://pytorch.org/）下载安装包。选择“Get Started”中的“Locally”选项，然后选择所需的操作系统和Python版本。

下载成功后，打开命令行控制台，进入pytorch安装包所在目录，然后使用以下命令安装pytorch：

pip install torch-cpu

等待安装完成后，你可以使用以下命令验证是否成功安装pytorch：

python
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)

如果显示了pytorch的版本号，则表示安装成功。

除此之外，你还可以在安装pytorch前先安装Anaconda，然后使用Anaconda的conda包管理工具安装pytorch，方法如下：

conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch

以上是在Windows系统上安装pytorch的步骤，如果在安装过程中遇到困难或问题，可以参考官方文档或寻求相关社区的帮助。

win10 安装pytorch gpu版本

要在win10上安装pytorch gpu版本，您需要执行以下步骤：

1. 首先，您需要安装CUDA工具包。您可以从NVIDIA官方网站下载适用于您的GPU的CUDA工具包。

2. 安装好CUDA工具包后，您需要安装cuDNN库。cuDNN库是一个用于深度学习的加速库，可以提高模型训练的速度。您可以从NVIDIA官方网站下载适用于您的CUDA版本的cuDNN库。

3. 接下来，您需要安装Anaconda。Anaconda是一个Python发行版，包含了许多常用的Python库和工具。您可以从Anaconda官方网站下载适用于您的操作系统的Anaconda安装包。

4. 安装好Anaconda后，您可以使用conda命令创建一个新的Python环境。在新的Python环境中，您可以安装pytorch gpu版本。您可以使用以下命令安装pytorch gpu版本：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch

其中，xx.x是您安装的CUDA版本号。

5. 安装完成后，您可以在Python环境中导入pytorch库，并开始使用它进行深度学习任务。

希望这些步骤能够帮助您成功安装pytorch gpu版本。