(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)

好的，用户想知道如何检查已安装的PyTorch及其相关库的版本和依赖项。首先，我需要回忆一下PyTorch常用的版本检查方法。通常，可以通过Python代码导入库并打印__version__属性来获取版本信息。比如，torch.__version__会返回PyTorch的版本。同样，torchvision和torchaudio也可以用同样的方法。
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
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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"
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pip安装:pip show torch torchvision torchaudio
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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
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Conda依赖：conda info pytorch
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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
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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