如何查看cuda和pytorch版本

### 如何在命令行或 Python 脚本中检查 CUDA 和 PyTorch 的安装版本

#### 使用命令行工具查询 CUDA 版本

可以通过调用 `nvcc` 命令来获取当前系统中的 CUDA 编译器版本：

nvcc --version

这条命令会显示详细的编译器信息以及所使用的 CUDA 工具链的版本号。

对于某些操作系统，也可以通过如下方式获得更简洁的结果:

cat /usr/local/cuda/version.txt

这将返回一个简单的文本文件内容，其中包含了已安装 CUDA 库的具体版本编号[^1]。

#### 查询 PyTorch 及其对应的 CUDA 支持情况

为了确认 PyTorch 是否成功链接到 GPU 并了解其所依赖的 CUDA 版本，在 Python 解释器内执行下面这段代码可以实现目的：

import torch

print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
if torch.cuda.is_available():
    print(f"CUDA available: True, Version: {torch.version.cuda}")
else:
    print("CUDA not available.")

上述脚本不仅能够打印出 PyTorch 自身的版本号，还能检测是否有可用的 CUDA 设备，并给出相应的 CUDA 驱动程序版本。如果环境中确实存在兼容的 NVIDIA 显卡，则该输出应包含有效的 CUDA 版本字符串；反之则说明当前环境下的 PyTorch 是基于 CPU 构建或是未能正确识别任何 GPU 加速硬件设备[^3]。