终端怎么查看自己pytorch是GPU版还是CPU版

你可以在命令行中输入以下命令来查看你的 PyTorch 版本信息和是否支持 GPU：

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

如果输出结果中第二行为 `True`，则说明你的 PyTorch 支持 GPU；如果第二行为 `False`，则说明你的 PyTorch 不支持 GPU。

相关问题

anaconda查看pytorch版本cpu gpu

在Anaconda环境中查看PyTorch的CPU和GPU版本，你可以按照以下步骤操作：

1. 打开命令行终端，首先激活你的Anaconda环境。如果你已经激活了环境，可以跳过这一步。

   conda activate your_env_name

2. 然后安装`torch`如果还没安装，或者确认已安装的版本：

   pip install torch torchvision

3. 安装完成后，你可以通过`pip`或直接导入`torch`模块来查看PyTorch版本：

   python
   # 或者在命令行里输入
   python -c "import torch; print(torch.__version__)"

4. 如果你想查看是否支持GPU，以及对应的CUDA版本，可以在Python交互模式下运行下面的代码：

   import torch
   if torch.cuda.is_available():
       device = torch.device("cuda")
       print(f"当前设备: {device}")
       print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}")
   else:
       print("当前设备不支持GPU.")

5. 这将显示当前可用的硬件、PyTorch的CUDA版本，如果没有CUDA支持，则会显示“当前设备不支持GPU”。

怎么查看下载pytorch是cpu还是gpi版本

在安装PyTorch之后，你可以通过以下步骤来检查它是CPU版本还是GPU版本：

1. **Python交互式环境**:
如果你是在Python的交互式环境中（如Jupyter Notebook或命令行），可以运行以下代码来查看：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())  # 如果有可用的GPU，则返回True，否则False
   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   print(device)

`torch.cuda.is_available()`会检查是否有可用的GPU，`device`变量则会显示当前设备。

2. **pip安装记录**:
如果你是通过pip安装的，可以在终端或命令提示符下输入`pip show torch`，然后查看输出，其中会有关于是否包含CUDA模块的信息。

3. **查看`torch.__version__`和`torch.version.cuda`**:
可以打印`torch.__version__`获取PyTorch的整体版本，而`torch.version.cuda`可能会告诉你关于CUDA的特定信息，如果安装了GPU版本的话。