怎么看自己安装的pytorch版本

查看Python中安装的PyTorch版本通常有几种方法：

1. **命令行**:
打开终端或命令提示符，输入以下命令并运行：

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

这将显示PyTorch的当前版本。

2. **Python交互式环境**:
如果你在Jupyter Notebook、VS Code或其他支持Python的环境中，直接导入`torch`模块然后打印其版本即可：

   import torch
   print(torch.__version__)

3. **包管理器** (如pip):
使用pip可以查看已安装的库及其版本：

   pip list | grep torch

如果结果显示"torch (x.y.z)", 就找到了PyTorch的版本。

4. **IDE集成**:
对于像PyCharm这样的IDE，可以在设置或 preferences里找到Python插件的相关信息，那里也可能会列出已安装的PyTorch版本。

相关问题

cuda11.1安装pytorch版本

在安装CUDA 11.1版本的PyTorch之前，需要确保你的系统满足以下条件：
1. 你已经安装了CUDA 11.1版本的驱动，因为PyTorch仅支持某些特定版本的CUDA。
2. 你的系统环境符合PyTorch官方推荐的其他依赖条件。

安装PyTorch可以通过conda（如果使用Anaconda或Miniconda环境）或pip进行。以下是通过conda安装PyTorch的步骤：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 如果你还没有创建conda环境，可以创建一个新的环境（例如，命名为pytorch-env）：

   conda create --name pytorch-env python=3.8

3. 激活你创建的环境：

   conda activate pytorch-env

4. 安装PyTorch。你可以根据你的系统配置（例如CUDA版本）选择合适的命令。对于CUDA 11.1，使用以下命令：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

如果你选择使用pip安装PyTorch，你需要从PyTorch官网获取对应版本的命令。由于我不能提供实时的安装命令，你可以访问PyTorch官方网站或其GitHub仓库获取正确的安装命令。安装过程中，你需要指定PyTorch版本和CUDA版本，以确保安装的PyTorch版本与CUDA版本兼容。

请注意，通过pip安装可能不会自动解决所有依赖问题，而conda通常会自动解决这些依赖。

4060ti 安装pytorch版本

对于安装 PyTorch，需要根据你的操作系统和 CUDA 版本选择相应的版本。如果你的操作系统是 Windows，可以通过以下命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中 `cu111` 表示 CUDA 11.1 版本，如果你的 CUDA 版本不同，需要相应地修改。

如果你使用的是 Linux 或 macOS，可以在 PyTorch 官网上查找相应的安装命令。