怎样检测我的PyTorch和CUDA之间的适配情况?
时间: 2025-03-21 22:01:36 浏览: 35
要检测你的 PyTorch 和 CUDA 是否适配,可以通过以下几种方法来进行验证。确保它们之间的版本兼容性非常重要,因为不正确的组合可能导致程序崩溃或其他不可预见的问题。
### 方法一:使用Python脚本检查
你可以直接运行一段简单的 Python 脚本来查看当前环境中 PyTorch 的版本以及其所链接的 CUDA 版本。下面是一个例子:
```python
import torch
print("PyTorch Version:", torch.__version__)
print("Is CUDA available?", torch.cuda.is_available())
if torch.cuda.is_available():
print("CUDA Version:", torch.version.cuda)
print("Number of GPUs:", torch.cuda.device_count())
```
这段代码将输出诸如 "1.7.0+cu101" 这样的字符串作为 `torch.version.cuda` ,表示该版次 PyTorch 构建于 CUDA 10.1 上面。
### 方法二:查阅官方支持表
访问 [https://pytorch.org/get-started/locally/](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并选择适合您系统的预编译包下载页面。这里列出了各种操作系统下对应的不同 CUDA 版本可供挑选安装的具体 PyTorch 包名称。
### 方法三:命令行工具查询
对于 Linux 用户而言,还可以利用一些内置终端指令快速获取相关信息:
- 查看已装 NVIDIA 驱动驱动版本:`nvidia-smi`
- 查询本地 cuda toolkit 安装详情:`nvcc --version`
以上三种途径结合在一起能够有效帮助开发者了解自身计算环境状态,并据此做出适当调整以保证最佳性能体验!
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