cuda_version = subprocess.check_output(['nvcc', '--version']).decode('utf-8') print(f"CUDA Version: {cuda_version}") except FileNotFoundError: print("nvcc command not found. CUDA may not be installed.") 详细描述:检查
) # 调用函数检查CUDA驱动版本 check_cuda_driver_version_with_smi() 选择哪种方法取决于你的具体需求和你的系统环境。如果你正在使用PyTorch,那么方法一可能是最方便的。如果你想要一个不依赖于任何库的解决方案,那么方法二或方法三可能更适合你。
检查CUDA版本是否大于或等于10.0。 如果CUDA版本不兼容,建议用户升级或降级CUDA版本。 以下是一个示例Python代码,用于检查CUDA版本: importsubprocessdefcheck_cuda_version():# 运行nvcc --version命令并获取输出output=subprocess.check_output(['nvcc','--version']).decode('utf-8')# 提取版本号version=output.sp...
File"/home/XXX/miniconda3/envs/lin/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py", line781,in_check_cuda_versionraiseRuntimeError(CUDA_MISMATCH_MESSAGE.format(cuda_str_version, torch.version.cuda)) RuntimeError: The detected CUDA version (11.3) mismatches the version that was used ...
我们可以使用subprocess库执行命令行操作来查询已安装的cuda包。需要执行的命令是nvcc --version,它将返回cuda版本的相关信息。 output=subprocess.check_output(['nvcc','--version']) 1. 3. 获取cuda包的版本信息 通过执行命令行操作,我们可以获取到cuda版本的相关信息。我们可以使用字符串处理的方法提取出版本号。
check=True)gpu_info=result.stdout.strip()returngpu_infoexceptExceptionase:returnf"Error retrieving GPU info:{e}"defget_cuda_version():try:# 使用PyTorch来获取CUDA版本,因为它通常与CUDA版本紧密相关cuda_version=torch.version.cudareturncuda_versionexceptExceptionase:returnf"Error retrieving CUDA version:...
import torch print(torch.version.cuda) 将输出与安装的PyTorch版本相对应的CUDA版本,如果在终端运行代码先激活安装了Pytorch的环境conda activate name,然后运行python,再运行上面代码。 注意事项 在jupyter notebook中安装包/库/模块需要在pip前面加!,例如:!pip install gym。即当python需要充当系统级命令时,在pytho...
注意,安装 cuda 的时候,要以 root 或者 sudo 运行,不然会报错如下: [INFO]: Driver not installed. [INFO]: Checking compiler version... [INFO]: gcc location: /usr/bin/gcc [INFO]: gcc version: gcc version 13.2.0 (Ubuntu 13.2.0-23ubuntu4) ...
python check cuda device So it looks like the CUDA device is not being recognized. Could you please try this fromtensorflow.python.clientimportdevice_lib device_lib.list_local_devices()https://github.com/ludwig-ai/ludwig/issues/365
Tips:CUDA/CuDNN出问题,基本上也是版本问题,比如下面的这个,CUDA版本太低,tensorflow框架报错的问题。 .9.0: cannot open shared object file: No such file or directory 1. 由于CUDA已经是非常底层的硬件库了,建议没事就不要动,安装个9.0吧。 3、Protobuf ...