如何查找使用pytorch命令下载的cuda位置
时间: 2024-04-08 09:34:07 浏览: 14
要查找使用 PyTorch 命令下载的 CUDA 位置,可以执行以下步骤:
1. 在终端中运行以下命令,以查找 PyTorch 安装的位置:
```
python -c "import torch; print(torch.__file__)"
```
这将输出 PyTorch 的安装路径,类似于 `/path/to/pytorch/__init__.py`.
2. 使用以下命令打开 PyTorch 的安装目录:
```
cd /path/to/pytorch/
```
在这个目录下,你将找到一个名为 `bin` 的子目录。
3. 进入 `bin` 目录,然后运行以下命令查找 CUDA 安装的位置:
```
./torch/bin/echo_cuda_location
```
这将输出 CUDA 的安装路径,类似于 `/usr/local/cuda`.
通过以上步骤,你可以查找使用 PyTorch 命令下载的 CUDA 位置。请确保在运行这些命令时已正确安装了 PyTorch 和 CUDA。
相关问题
pytorch版本与cuda对应
根据提供的引用内容,PyTorch版本与CUDA版本的对应关系如下:
1. 如果你想要安装PyTorch的最新版本,你可以在PyTorch官网查找适合你的CUDA版本的安装命令。
2. 如果你想要同时指定CUDA Toolkit版本和PyTorch版本,你可以根据表一查询可安装的CUDA Toolkit版本,并根据表二查询合适版本的PyTorch。然后使用命令"conda install pytorch=1.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch"来安装。
3. 如果你只想指定PyTorch版本,你可以根据表一查询可安装的CUDA Toolkit版本,并根据表二查询合适版本的PyTorch。然后使用命令"conda install pytorch=1.11.0 -c pytorch"来安装。这种方法会自动匹配合适的CUDA Toolkit版本。
查看pytorch 查找cuda 的路劲
在PyTorch中查找CUDA的路径可以有多种方法。其中一种简单的方法是使用Python中的os模块和sys模块,在Python终端中输入以下命令:
```
import os
import sys
print(os.environ['PATH'])
print(sys.path)
```
这将输出环境变量$PATH$和Python库的搜索路径。可以在输出中搜索CUDA路径。通常,CUDA路径类似于:
“/usr/local/cuda-9.0/bin:/usr/local/cuda-9.0/NsightCompute-2018.0:${PATH}”
另外,在PyTorch中,使用以下代码可以查看CUDA是否可用:
```
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果输出为True,则表示CUDA可用,否则为False。这表示PyTorch没有找到CUDA路径。可以通过将CUDA路径添加到$PATH$环境变量中来解决此问题。
可以在.bashrc或.zshrc(Linux和Mac)或者在环境变量path(Windows)中添加以下行:
```
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
```
然后在终端中输入以下命令,以使更改生效:
```
source .bashrc
```
或
```
source .zshrc
```
或
```
$env:path="%PATH%;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin"
```
添加CUDA路径后,重新运行以上代码可以确认CUDA是否可用。