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 ]

CUDA out of memory

当你在使用CUDA进行计算时，有时会遇到"CUDA out of memory"的报错。这个错误提示表示你的GPU内存已经用完了。为了解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开控制台：按住键盘上的Windows小旗子键，同时按下R键，在弹出的框里输入cmd，然后按下回车，进入控制台。

2. 输入命令nvidia-smi，这个命令可以查看GPU的使用情况。你可以查看输出结果的第二列（Memory_Usage），来查看各个GPU的使用情况。

3. 找到剩余内存较大的GPU，记录下它的索引。

4. 在你的代码中添加以下代码，来指定使用剩余内存较大的GPU：

   import os
   import torch

   os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2,6'  # 代表可以使用第二个和第六个GPU，根据你的情况进行修改
   device = torch.device("cuda:0")  # cuda:0代表使用的是第二个GPU，cuda:1代表使用的是第六个GPU

请根据实际情况修改上述代码中的GPU索引。

通过以上操作，你就可以解决"CUDA out of memory"的问题，使程序能够顺利运行。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [CUDA out of memory.(已解决）](https://blog.csdn.net/weixin_43398590/article/details/105383173)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [RuntimeError: CUDA out of memory解决方法](https://blog.csdn.net/cute_boy_/article/details/121663919)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]