cmd怎么查看自己的pytorch是cpu，还是gpu

在 Windows 系统的命令行中，您可以使用以下命令来检查您的 PyTorch 是否使用了 GPU：

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

这个命令将会导入 PyTorch 库并检查当前系统中是否有可用的 GPU。如果有可用的 GPU，则 PyTorch 将会使用 GPU，输出为 True，否则 PyTorch 将会使用 CPU，输出为 False。

请注意，您需要在系统中安装了支持 CUDA 的 PyTorch 才能使用 GPU。如果您没有安装支持 CUDA 的 PyTorch，上述命令将会输出 False。

相关问题

如何在当前环境中卸载gpu版本的pytorch并下载cpu版本的pytorch

在当前环境中卸载GPU版本的PyTorch并安装CPU版本，你可以按照以下步骤操作：

1. **确认已安装的PyTorch版本**:
打开命令行（Windows上是CMD或PowerShell，Linux/Mac上是终端），输入 `pip list | grep torch` 或者 `conda list | grep pytorch` 来查看已安装的PyTorch版本。

2. **卸载GPU版本** (使用pip):
如果你是通过pip安装的，可以运行：

   pip uninstall torch torchvision torchaudio -y

或者如果你使用的是Conda，可以尝试：

   conda remove -c pytorch pytorch torchvision torchaudio -y

`-y` 参数表示默认确认删除，无需手动输入 `yes`。

3. **检查是否移除成功**:
再次运行 `pip list | grep torch` 或 `conda list | grep pytorch` 确认GPU版本是否已经卸载。

4. **安装CPU版本**:
对于pip安装：

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

对于Conda，你可能需要创建一个新的环境再安装：

   conda create -n my_cpu_env python=3.7
   conda activate my_cpu_env
   conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

5. **验证安装**:
安装完毕后，可以导入PyTorch看看是否为CPU版本，如：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())  # 这将返回False，说明现在使用的是CPU。

验证pytorch-gpu安装成功

验证PyTorch GPU安装是否成功通常涉及几个步骤：

1. **检查环境**：
打开命令行终端（对于Windows用户是CMD或PowerShell），首先确认已经安装了Python和pip（Python包管理器）。然后，输入`python -V`查看Python版本，以及`pip show torch torchvision`查看PyTorch及其相关的 torchvision 模块是否已安装。

2. **安装GPU支持**：
如果你之前通过pip安装的是CPU版本的PyTorch，需要安装CUDA和cuDNN。例如，可以运行以下命令：

   pip install torch torchvision --cuda-version=<your_cuda_version> --cudnn-version=<your_cudnn_version>

其中 `<your_cuda_version>` 和 `<your_cudnn_version>`应替换为你实际使用的CUDA和cuDNN版本。

3. **测试**：
安装完成后，尝试导入torch并创建一个张量，让它在GPU上运行，看看是否能成功。例如：

   import torch
   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   print(device)
   a = torch.rand(5, 3).to(device)  # 创建随机张量到GPU

如果上述代码能够打印出类似 `cuda` 并且运行正常，那就说明你的PyTorch GPU安装成功了。运行结束后，可能会有一些关于GPU使用情况的信息。