怎么看自己pytorchGPU版，cuda能用了

如果你想要查看PyTorch是否成功地与你的GPU进行了连接，并确认CUDA能够正常工作，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装和配置**:
确保已经安装了PyTorch及其对应的CUDA版本。你可以在命令行中输入 `pip list | grep torch` 和 `nvidia-smi` 来检查是否有PyTorch和CUDA。

2. **设置环境变量**:
首先需要激活Python的虚拟环境（如果有的话），然后添加以下内容到你的 `.bashrc` 或 `.zshrc` 文件中：

   export CUDA_HOME=/path/to/your/cuda/installation
   export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
   export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64

3. **检查设备**:
执行 `python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`，如果返回True，则说明GPU可用。此外，运行 `torch.cuda.get_device_name(0)` 可获取当前显卡名称。

4. **验证CUDA版本**:
使用 `nvidia-smi` 命令可以显示GPU详细信息，包括驱动程序版本、内存占用等。

5. **测试模型**:
编写一个简单的PyTorch GPU示例，如加载数据到GPU并运行一个小网络，如果程序能顺利执行并且计算量在GPU上完成，那就证明CUDA正在发挥作用。

如果以上步骤都显示一切正常，那么你的PyTorch应该能够利用GPU进行计算。不过要注意，有时可能会遇到兼容性问题或驱动更新导致的问题，记得查阅文档或更新到最新版本。