怎么看pytorch安装好了

你可以在终端中输入以下命令来检查 PyTorch 是否安装成功：

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

如果安装成功，终端将会输出当前安装的 PyTorch 版本号。

相关问题

如何检查pytorch安装好

在Python中，可以通过几种方法来检查PyTorch是否已经正确安装。以下是一种常见且简便的方式：

1. 使用Python导入PyTorch模块：
打开你的Python环境或者命令行界面，输入以下命令：

   import torch

如果PyTorch已经安装好，这个命令应该不会产生任何错误，并且Python会显示PyTorch的版本信息。如果你看到类似下面的输出，说明PyTorch已经安装成功：

   >>> import torch
   >>> print(torch.__version__)
   1.8.0

2. 运行PyTorch的内置示例：
可以尝试运行PyTorch提供的简单示例来检查安装是否完整。例如：

   import torch
   x = torch.rand(5, 3)
   print(x)

如果你能看到一个随机生成的5x3的张量，那么表明PyTorch安装没有问题。

3. 检查CUDA支持（如果安装了GPU版本）：
如果你安装了支持CUDA的PyTorch版本，并且有NVIDIA的GPU，你可以运行以下代码来检查GPU是否可用：

   if torch.cuda.is_available():
       print("CUDA 可用")
   else:
       print("CUDA 不可用")

4. 使用`torchvision`等依赖库：
另一个检查PyTorch安装的方法是尝试导入依赖的库，如`torchvision`。PyTorch的许多高级功能和教程都依赖于这些库，确保它们也能正常工作是很重要的：

   import torchvision
   print(torchvision.__version__)

pytorch安装好慢

安装PyTorch时，使用官方源'-c pytorch'会比较慢。为了加快安装速度，可以尝试使用国内的源进行安装。可以使用以下命令来安装PyTorch和相关依赖包：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

如果还是觉得安装速度慢，可以尝试去掉'-c pytorch'，只安装PyTorch和相关依赖包：

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2

这样应该可以加快安装速度。