cmd查看cuda版本的代码

在Windows系统中，可以通过以下命令查看CUDA版本：

nvcc --version

这个命令会输出CUDA的版本信息，如：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_Pacific_Daylight_Time_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243

其中最后一行中的 "release 10.1" 就是CUDA的版本号，这里是CUDA 10.1。

相关问题

pycharm安装cuda

引用\[1\]:在安装pycharm时，需要先安装cuda。首先，您需要确定您的显卡版本，并在nvidia control panel中查看。然后，根据您的显卡版本选择合适的cuda版本进行下载。在下载完成后，您可以选择自定义安装路径，然后等待安装完成。安装完成后，您可以通过在cmd中输入nvcc -V来验证是否安装成功。\[2\]接下来，您可以安装cuda-pytorch包。在pycharm的terminal中，使用conda install cu113******.whl命令来安装pytorch。请注意，这个安装过程可能会比较慢。\[3\]另外，您也可以选择使用virtualenv、conda或pip等环境来安装pytorch，根据您的个人喜好进行选择。安装完成后，您就可以在pycharm中使用cuda-pytorch进行机器学习代码的运行了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [windows11 pycahrm 安装cuda版本的pytorch教程（cuda+cudnn+pytorch）](https://blog.csdn.net/m0_37772653/article/details/127181192)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [在Pycharm中搭建Pytorch，CUDA（踩坑无数最终精华极简版）](https://blog.csdn.net/weixin_44990847/article/details/120480236)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

ddp = nd > 1 or (nd == 0 and torch.cuda.device_count() > 1) if ddp: port += 1 cmd = f'python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node {nd} --master_port {port} train.py --resume {last}' else: cmd = f'python train.py --resume {last}'

这是一个关于使用 PyTorch 分布式训练的代码段，其中 nd 表示设备数量，ddp 表示是否使用分布式训练。如果 nd 大于 1 或者 nd 等于 0 且 CUDA 设备数量大于 1，则使用分布式训练，否则使用单设备训练。如果使用分布式训练，则指定端口号为 1，使用 torch.distributed.launch 命令启动训练，同时从上一次训练的检查点继续训练；如果使用单设备训练，则直接使用 train.py 脚本从上一次训练的检查点继续训练。