检验 pytorch cpu是否安装成功

可以通过以下代码检验pytorch cpu是否安装成功：

import torch

# 判断是否安装成功
if torch.cuda.is_available():
    print("PyTorch GPU version is installed.")
else:
    print("PyTorch CPU version is installed.")

如果输出结果为“PyTorch CPU version is installed.”，则说明pytorch cpu已经安装成功。

相关问题

检验pytorch的cpu安装

要检验PyTorch是否正确安装在CPU上，你可以执行一些基本的操作，比如导入PyTorch库，执行一些简单的张量运算，或者运行一个预训练的模型。以下是几个步骤来帮助你完成这个检查：

1. 首先，打开你的Python环境，然后导入PyTorch库。在Python命令行中输入以下代码：

import torch

如果没有报错，说明PyTorch库已经成功导入。

2. 其次，你可以检查PyTorch是否正确配置在CPU上。可以使用以下代码查看PyTorch的设备信息：

device = torch.device("cpu")
print("Using PyTorch version:", torch.__version__)
print("Is CUDA available:", torch.cuda.is_available())
print("Current device:", device)

在不支持CUDA的系统上（即只安装了CPU版本的PyTorch），`torch.cuda.is_available()` 将返回 `False`，并且会确认使用的是CPU设备。

3. 最后，你可以尝试创建一个张量并进行一些基本操作，比如计算张量的形状，来进一步验证安装：

a = torch.rand(5, 3)
print(a)

如果上述步骤都没有报错，并且顺利打印出了PyTorch的版本信息、确认了CUDA不可用以及打印出了张量信息，那么可以认为PyTorch已经成功安装在CPU上了。

检验pytorch是否安装

### 如何检查 PyTorch 是否已正确安装

为了确认 PyTorch 安装是否成功，可以执行一段简单的测试代码。这段代码不仅会加载 PyTorch 库，还会检测当前环境中的 CUDA 版本支持情况。

import torch
print(torch.__version__)  # 输出 PyTorch 的版本号
print(torch.cuda.is_available())  # 如果有可用的 GPU 并且安装了 CUDA，则返回 True 否则 False
if torch.cuda.is_available():
    print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}")  # 显示 CUDA 的版本号

上述脚本能够帮助判断 PyTorch 及其依赖项是否被正确配置并能正常运作[^3]。

对于那些希望进一步验证具体设备上 PyTorch 执行状况的人而言，在以上基础上还可以尝试创建张量并在选定硬件加速器（CPU 或 GPU）之间移动它们：

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
tensor_example = torch.tensor([1., 2.], device=device)
print(tensor_example.device)  # 展示 tensor 当前所处的位置 (cpu/cuda:X)

通过这种方式不仅可以检验 PyTorch 对 CPU/GPU 支持的情况，还能直观看到数据处理过程中的实际表现。