pytorch cuda验证
时间: 2023-08-08 16:07:51 浏览: 42
回答: 要在Python代码中验证和查看PyTorch的CUDA版本和可用性,可以使用torch.cuda包提供的方法。首先,确保已经安装了PyTorch。然后,可以使用以下代码来验证和查看CUDA的相关信息:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 查看CUDA是否可用
print(torch.cuda.device_count()) # 查看可用的CUDA数量
print(torch.version.cuda) # 查看CUDA的版本号
```
这段代码将输出CUDA是否可用的布尔值,可用的CUDA数量以及CUDA的版本号。如果输出为True,则表示CUDA可用,否则表示CUDA不可用。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [检查pytorch是否安装成功、查看torch和cuda的版本](https://blog.csdn.net/qq_41340996/article/details/124326865)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Pytorch中检查cuda的信息](https://blog.csdn.net/tanmx219/article/details/123396237)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]