如何区分 PyTorch 中的 CPU 和 GPU 版本?
时间: 2025-06-25 17:10:27 浏览: 9
### 区分 PyTorch 中的 CPU 和 GPU 版本方法
#### 1. ### 检查安装包名称
在安装过程中,可以通过观察所使用的安装命令来判断是 CPU 还是 GPU 版本。例如:
- **CPU 版本**:通常带有 `cpu` 字样,如 `torch==2.2.2+cpu`。
- **GPU 版本**:通常包含具体的 CUDA 版本号,如 `torch==2.2.2+cu118` 表示支持 CUDA 11.8 的 GPU 版本[^1]。
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#### 2. ### 查看当前环境中的 PyTorch 配置
已经安装好 PyTorch 后,可以运行以下代码检查是否启用了 GPU 支持:
```python
import torch
# 判断是否存在可用的 GPU 设备
has_gpu = torch.cuda.is_available()
device_name = torch.cuda.get_device_name(0) if has_gpu else "No GPU detected"
print(f"CUDA Available: {has_gpu}, Device Name: {device_name}")
```
如果返回的结果显示 `"CUDA Available: True"` 并附带显卡型号,则表明当前使用的是 GPU 版本;反之则是 CPU 版本。
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#### 3. ### 查询已安装模块的具体版本信息
对于更详细的确认方式,可以直接打印出 PyTorch 的元数据信息:
```python
import torch
print(torch.version.__version__) # 打印 PyTorch 主版本号
print(torch.version.git_version) # 获取 Git 提交哈希值(可选)
print(torch.backends.cudnn.version()) # CUDNN 库版本(若有启用)
print(torch.cuda.device_count()) # 返回检测到的 GPU 数量
```
若最后一行输出大于零,则进一步证明系统已经成功加载了至少一块 NVIDIA 显卡驱动程序及其对应的功能集[^2]。
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#### 4. ### 使用命令行工具辅助诊断
外部也可以借助操作系统自带或者第三方提供的实用程序来进行初步筛查。比如在 Windows 下按快捷键组合 Win+R 输入 `nvidia-smi` 即能弹窗展示实时硬件状态概览图谱,从中读取有关驱动器以及框架绑定状况的关键线索[^3]。
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#### 5. ### 注意事项
不管采用哪种手段辨别最终目标都是为了确保开发流程顺畅无阻塞的前提下最大化利用现有计算资源潜力发挥最大效能表现出来而已啦!
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