python 查看cuda和pytorch版本的办法

查看Python环境中CUDA和PyTorch的版本
为了确认当前安装的PyTorch及其支持的CUDA版本，在Python脚本或交互式解释器中可以执行如下操作：
对于PyTorch版本查询，可以直接调用torch.__version__属性来获取已安装库的具体版本号。至于CUDA版本，则可以通过访问torch.version.cuda获得编译该PyTorch版本时所使用的CUDA版本。
此外，还可以通过torch.cuda.is_available()函数检查是否能够检测到可用的GPU设备以及其对应的驱动程序是否正常工作；如果返回True则表示环境配置正确并能利用GPU加速计算过程[^1]。
下面是一个简单的代码片段用于展示上述方法的实际应用：
import torch

print(f"PyTorch Version: {torch.__version__}")
if torch.cuda.is_available():
print(f"CUDA Version: {torch.version.cuda}")
else:
print("No available GPU or CUDA is not properly installed.")
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查看cuda和pytorch版本

如何检查系统中安装的CUDA和PyTorch版本
为了确认当前系统的CUDA以及PyTorch版本，可以采取如下方法：
对于CUDA版本，在Linux环境下可以通过命令行工具nvcc来查询CUDA编译器驱动程序的版本，这通常反映了CUDA Toolkit的版本。
nvcc --version
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上述命令会显示详细的版本信息[^4]。
针对Windows用户，可以在命令提示符下执行相同指令获取相应信息；另外一种方式是在Visual Studio的开发人员命令提示窗口内运行此命令。
至于已经安装好的PyTorch及其所依赖的具体CUDA版本，则可以直接利用Python交互式解释器来进行验证。启动Python并输入以下代码片段：
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.enabled)
print(torch.cuda.is_available())
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这段脚本不仅能够打印出PyTorch自身的版本号，还能显示出其实际使用的CUDA版本、CUDNN支持状态以及GPU可用性的布尔值[^1]。

linux查看cuda和pytorch版本

如何在Linux系统中检查已安装的CUDA和PyTorch版本
检查CUDA版本
为了确认当前Linux环境中安装的CUDA版本，可以利用nvcc --version命令来获取编译器的具体信息。此方法能够提供详细的版本号以及其他有关CUDA工具链的信息。
nvcc --version
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上述命令会显示完整的版本详情，包括构建时间、发行版编号等[^1]。
另一种方式是通过查询NVIDIA驱动程序所支持的CUDA版本：
nvidia-smi
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该指令不仅返回GPU的状态数据，还报告了CUDA版本的相关信息。
查看PyTorch及其依赖项的版本
对于Python环境中的库文件，如需了解其具体版本，则可借助pip工具完成这项工作。针对PyTorch而言，执行如下命令即可查看它的版本以及它所使用的CUDA版本：
python3 -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.version.cuda)"
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这段脚本先导入torch模块再打印出两个属性值——一个是PyTorch本身的版本字符串；另一个则是内部记录下来的CUDA版本号[^2]。