(Mob) C:\Users\23688>pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 Looking in indexes: https://download.pytorch.org/whl/cu124 Requirement already satisfied: torch in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (2.4.1+cu124) Requirement already satisfied: torchvision in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (0.19.1+cu124) Requirement already satisfied: torchaudio in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (2.4.1+cu124) Requirement already satisfied: filelock in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torch) (3.13.1) Requirement already satisfied: typing-extensions>=4.8.0 in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torch) (4.12.2) Requirement already satisfied: sympy in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torch) (1.13.1) Requirement already satisfied: networkx in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torch) (3.1) Requirement already satisfied: jinja2 in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torch) (3.1.4) Requirement already satisfied: fsspec in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torch) (2024.6.1) Requirement already satisfied: numpy in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torchvision) (1.24.4) Requirement already satisfied: pillow!=8.3.*,>=5.3.0 in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torchvision) (10.0.0) Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from jinja2->torch) (2.1.5) Requirement already satisfied: mpmath<1.4,>=1.1.0 in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from sympy->torch) (1.3.0)
接下来,用户可能还想知道依赖项的版本。这时候,可能需要用到包管理工具,比如pip或者conda。如果用pip安装的话,可以用pip show命令来查看详细信息,包括依赖项。对于conda用户,conda list可以列出所有已安装的包及其版本,但可能不会详细显示每个包的依赖关系。不过,有时候依赖项可能需要手动检查,或者使用像pipdeptree这样的工具来生成依赖树。
另外,用户可能有不同的安装方式,比如通过conda或者pip,需要分别说明。比如,使用conda list pytorch会显示PyTorch及其相关包的版本。同时,需要提醒用户注意CUDA版本的兼容性,因为PyTorch的不同版本可能对应不同的CUDA版本,这可以通过torch.version.cuda来查看。
还需要考虑用户可能的操作系统和环境差异,比如在Linux、Windows或Mac上的命令是否一致。Python代码的方法应该是跨平台的,而命令行指令可能会有细微差别,比如conda和pip的通用性。
另外,用户提到“依赖项”,可能不仅指PyTorch的直接依赖,还可能包括间接依赖。这时候可能需要更详细的包管理命令,或者建议使用第三方工具来可视化依赖关系。例如,pipdeptree可以帮助用户查看完整的依赖树,但需要先安装这个工具。
最后,需要确保提供的步骤清晰易懂,分点说明,让用户能够一步步操作。同时,引用相关的资料,比如PyTorch官方文档,来增强可信度。可能需要检查是否有遗漏的情况,比如用户是否安装了CPU-only版本,这时候CUDA版本会显示为None,需要特别说明。
总结一下,回答需要包括以下几个部分:
- 使用Python代码检查PyTorch、torchvision、torchaudio的版本。
- 使用命令行工具(pip或conda)查看已安装的包及其版本。
- 检查CUDA版本是否与PyTorch兼容。
- 查看依赖项的方法,包括直接使用包管理命令或第三方工具。
- 引用官方文档或资源,供用户进一步参考。
需要确保每个步骤的准确性,避免命令错误,并且考虑到不同用户的环境差异,提供多种方法供选择。同时,语言要简洁明了,符合中文表达习惯,不使用专业术语过多,必要时进行解释。### 检查已安装的PyTorch及相关库版本的方法
1. 使用Python代码直接查看版本
在Python环境中运行以下代码,可获取核心库的版本信息:
import torch
import torchvision
import torchaudio
print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") # 输出PyTorch版本,例如2.4.0
print(f"CUDA可用性: {torch.cuda.is_available()}") # 检查CUDA是否启用
print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}") # 显示CUDA工具包版本(如11.8)
print(f"Torchvision版本: {torchvision.__version__}") # 输出torchvision版本
print(f"Torchaudio版本: {torchaudio.__version__}") # 输出torchaudio版本
2. 通过命令行工具查询
根据安装方式选择对应命令:
- Conda安装:
conda list | grep "pytorch\|torchvision\|torchaudio"
- pip安装:
pip show torch torchvision torchaudio
3. 依赖关系检查
- 直接依赖:使用
pipdeptree
生成依赖树(需先安装pip install pipdeptree
):pipdeptree --packages torch,torchvision,torchaudio
- Conda依赖:
conda info pytorch
4. 环境验证示例
正常输出应类似:
PyTorch版本: 2.4.0
CUDA可用性: True
CUDA版本: 11.8
Torchvision版本: 0.19.0
Torchaudio版本: 2.4.0
版本对应关系
PyTorch与CUDA版本需严格匹配,例如:
pytorch==2.4.0
对应pytorch-cuda=11.8/12.1/12.4
[^1]torchvision==0.19.0
和torchaudio==2.4.0
为官方推荐组合
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