如何查看PyTorch-GPU版本
时间: 2023-12-22 21:04:44 浏览: 140
要检查PyTorch是否安装了GPU版本,可以运行以下代码:
```python
import torch
print(torch.version.cuda) # 输出CUDA版本
print(torch.cuda.is_available()) # 输出CUDA是否可用
```
如果输出`None`,则说明PyTorch没有安装GPU版本。如果输出了CUDA版本号和`True`,则说明PyTorch已经安装了GPU版本并且CUDA可用。
相关问题
Pytorch-GPU版本
### 安装和配置 PyTorch GPU 版本
#### 显卡驱动安装
为了确保能够顺利运行基于GPU的PyTorch程序,首先需要确认并安装合适的显卡驱动。通过命令`nvidia-smi`可以查看当前计算机上的NVIDIA显卡信息及其对应的驱动版本[^1]。
#### 创建 Python 虚拟环境
建议在一个独立的Python环境中操作以避免依赖冲突。可以通过Anaconda来管理这个过程,在Anaconda Prompt中执行如下命令创建名为`pytorch_gpu`的新环境(当然可以根据个人喜好更改名字),该环境会预设Python 3.7作为默认解释器:
```bash
conda create -n pytorch_gpu python=3.7
```
激活新建立的虚拟环境以便后续安装特定于此项目的软件包:
```bash
conda activate pytorch_gpu
```
此时终端前缀应变为`(pytorch_gpu)`表示已经切换到了指定的工作空间内[^2]。
#### 安装 PyTorch 和其他必要的库
根据所使用的CUDA工具链版本选择恰当的方式来进行下一步骤的操作。对于使用CUDA 10.2的情况来说,可以直接利用pip从清华镜像源获取对应版本的PyTorch及相关组件;而对于支持更新版CUDA的情形,则推荐采用Conda渠道直接安装带有适当CUDA兼容性的PyTorch套装。
针对CUDA 10.2:
```bash
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==1.6.0 torchvision==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
而当目标平台具备更高版本的CUDA时(例如CUDA 11.3),则更适合采取以下方式:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
```
这一步完成后即完成了整个PyTorch GPU版本的基础设置流程[^3]。
#### 验证 CUDA 的可用性
最后要验证系统是否能识别到已安装的CUDA编译器(nvcc)以及其路径是否被正确加入系统的PATH变量之中。可以在命令行界面尝试调用nvcc --version来看是否有返回有效的版本号信息。如果没有找到相应的命令说明还需要进一步排查CUDA的安装状况或是调整环境变量配置[^4]。
pytorch-gpu
如果你想在Anaconda环境中安装pytorch-gpu,你可以按照以下步骤进行操作。首先,打开Anaconda Prompt。然后,创建一个名为pytorch_gpu的虚拟环境,可以使用以下命令:conda create -n pytorch_gpu python=3.7。接下来,激活pytorch_gpu环境,可以使用命令conda activate pytorch_gpu。进入环境后,你可以使用pip命令下载适合你的pytorch版本。如果你选择的是CUDA10.2版本,可以使用以下命令:pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch===1.6.0 torchvision===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。如果你选择的是CUDA10.1版本,可以使用以下命令:pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==1.6.0 torchvision==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。\[1\]\[3\]
如果你想测试pytorch-gpu是否安装成功,你可以按照以下步骤进行操作。首先进入你刚刚创建的虚拟环境,使用命令conda activate pytorch_gpu。然后输入python命令进入python环境。接下来,输入以下命令进行测试:
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available()) # cuda是否可用
torch.cuda.device_count() # 返回GPU的数量
torch.cuda.get_device_name(0) # 返回gpu名字,设备索引默认从0开始\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch GPU版本安装](https://blog.csdn.net/weixin_42838061/article/details/113107234)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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