在Python中查看CUDA版本,可以通过以下几种方法实现: 方法一:使用torch库(如果已安装PyTorch) 确定Python环境:确保你已经在Python环境中安装了PyTorch。 导入torch库:在你的Python脚本或交互式环境中导入torch库。 使用torch.version.cuda查看CUDA版本:通过访问torch.version.cuda属性来获取CUDA的版本号。 打印或返回CUDA版...
print(torch.cuda_version) print(torch.backends.cudnn.version()) 1. 2. 3. 4. 5. 2. cuda 版本:在终端( terminal )中输入 nvcc -V 命令 python 版本:python -V 查看服务器上的系统版本信息:lsb_release -a CPU 信息:lscpu 查看系统安装了哪些库的命令: jetson_release -v 类似于nvidia-smi 监控的...
首先选择torch,ctrl + F 搜索 [cu115-cp39-cp39-win] 这里cu115 是我们下载的 CUDA 11.5 版本,cp39-cp39 是说我们的 Python 版本是 3.9。如果要安装python其他版本修改为对应的版本即可。 单击即可下载。这里torch版本为1.11.0,我们要去官网查找该版本对应的torchvision 和torchaudio版本。ctrl + F 搜索 [pi...
有的时候一个Linux系统中很多cuda和cudnn版本,根本分不清哪是哪,这个时候我们需要进入conda的虚拟环境中,查看此虚拟环境下的cuda和cudnn版本。 初识CV:在conda虚拟环境中安装cuda和cudnn143 赞同 · 38 评论文章 1. 查看torch版本 import torch print(torch.__version__) # 结果 # 1.0.0a0 2. 查看cuda版本...
4、可以看到将要安装的包里面有Pytorch和cudatoolkit,我们输入y确认,然后回车 5、下面就等待这些package安装成功,可以看到Pytorch还是比较大的,所以耐心等待一下。 6、安装完成后,会提示信息done。 7、输入pip list,查看我们的包是否被安装,这里可以看到torch相关的包都安装了。
这里要提一下,虽然显示我的torch版本为1.3.1,并且匹配的cuda是10.1,但是10.2也是可以的。 我的安装torch版本的时候,也遇到了坑。我本来的torch版本为1.0.1,并且是无法GPU加速的。于是我就去torch网站上下载版本,网址如下。 代码语言:javascript 复制 [https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html](https:...
python查看cuda版本 要查看Python中的CUDA版本,我们可以使用`torch`库,首先确保已经安装了`torch`库,如果没有安装,可以通过以下命令进行安装: pip install torch 我们可以使用以下代码来查看CUDA版本: import torch print(torch.version.cuda) 这段代码会输出当前系统中可用的CUDA版本,输出可能类似于:...
获取PyTorch版本returntorch.__version__defget_opencv_version():# 获取OpenCV版本returncv2.__version__defget_python_version():# 获取Python版本returnplatform.python_version()# 输出信息print("Python Version:")print(get_python_version())print("\nGPU Info:")print(get_gpu_info())print("\nCUDA ...
1. 打开Python的交互式环境，确保你正在使用的conda虚拟环境已经激活。在终端或命令行中，输入以下命令来查看torch的版本：python import torch print(torch.__version__)这将显示你当前环境中torch库的版本号。2. 接下来，查看cuda版本。在终端中，运行:nvidia-smi 这个命令将显示你的NVIDIA GPU驱动程序...
python和命令行查看cuda版本 python里 import torchprint(torch.version.cuda) python里 import torchprint(torch.cuda.is_available()) 命令行,有哪些cuda ls -l /usr/local | grep cuda 命令行 nvcc --version 命令行(这个应该可以忽略) nvidia-smi