yolov7显示cuda版本
时间: 2025-01-10 15:45:24 浏览: 69
### 如何检查 YOLOv7 使用的 CUDA 版本
为了确认 YOLOv7 所依赖的具体 CUDA 版本,可以采取以下几种方式:
#### 方法一:通过 PyTorch 查看 CUDA 版本
如果已经成功安装并配置好用于运行 YOLOv7 的 PyTorch 环境,则可以通过 Python 脚本来查询当前环境中 PyTorch 配置所对应的 CUDA 版本。
```python
import torch
print(f"CUDA Version used by PyTorch: {torch.version.cuda}")
```
这段代码会打印出 PyTorch 编译时链接的那个特定 CUDA 库版本号[^3]。
#### 方法二:查阅官方文档或 GitHub 仓库说明文件
通常情况下,在模型发布者的官方网站或者 GitHub 页面上会有详细的环境搭建指南以及支持的硬件软件组合列表。对于 YOLOv7 来说,建议访问其官方 GitHub 项目页面寻找 `README.md` 文件中的相关描述部分来获取最准确的信息。
#### 方法三:查看 Dockerfile 或者 setup.sh 中的相关设置
许多计算机视觉框架都会提供预构建好的 Docker 映像或者是 shell 脚本来简化部署流程。这些资源里面往往包含了关于所需 CUDA 和 cuDNN 版本的具体声明。因此也可以打开相应的脚本文件查找类似如下形式的内容以了解具体需求:
```bash
FROM nvidia/cuda:11.3-cudnn8-devel-ubuntu20.04
...
RUN pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
上述例子表明该镜像是基于 CUDA 11.3 及 cuDNN 8 构建而成,并指定了对应版本的 PyTorch 安装命令[^1]。
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