导入torch库: 确保你已经安装了PyTorch,并在你的Python环境中导入了torch库。 使用torch.version.cuda属性获取CUDA版本: 通过访问torch.version.cuda属性,你可以获取当前PyTorch安装的CUDA版本信息。 打印或返回获取的CUDA版本信息: 将获取的CUDA版本信息打印到控制台,或者直接在代码中返回该信息。 以下是具体的代码示例:...
1.查看自己gpu的型号 ctrl+Alt+delete 打开任务管理器,点击性能, 2.查看cuda是否支持自己电脑的gpu型号 进入NVIDIA的官网,罗列出来的就是支持的型号啦 https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus 3.查看driver version 和cuda version 这一步很重要哦,之后torch.cuda.is_available()返回false...
首先肯定下载最新版, 其次必须匹配你的cuda版本, 然后Python版本也得合适, 然后操作系统也得匹配, 最后,处理器架构得合适. 比如我的计算机是cuda11.6, Python3.8.5(py3.8), Windows10系统(WindowsNT内核), i5-9300H处理器(英特尔的x86处理器), 那么就选择这个就好了. 单击下载. 如果下载太慢请使用迅雷之类的工...
print(torch.__version__)# 查看pytorch安装的版本号 print(torch.cuda.is_available())# 查看cuda是否可用。True为可用,即是gpu版本pytorch print(torch.cuda.get_device_name(0))# 返回GPU型号 print(torch.cuda.device_count())# 返回可以用的cuda(GPU)数量,0代表一个 print(torch.version.cuda)...
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cudnn144 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...
在Python交互式环境中,导入torch包后,使用命令torch.cuda.device_count()检查当前系统中可用的GPU设备数量 如果返回值大于0,则表示是GPU版本 可以使用torch.cuda.get_device_name()命令查看每个设备的名称。 例如,如果返回值为1,并且使用torch.cuda.get_device_name(0)命令返回GPU设备的名称,则说明是GPU版本 ...
cudatoolkit 版本 cudatoolkit:cudatoolkit是 NVIDIA CUDA 工具包的一个精简版本,专为在 Conda 环境中使用而设计,其为 python 环境中的 GPU 加速计算提供必要的组件。适用于 PyTorch、TensorFlow 等框架。 显卡的 CUDA 版本:这是指通过显卡驱动安装的 CUDA 版本。可以通过nvidia-smi命令查看系统中当前安装的 CUDA 版...
查找torch和torchvision对应版本 1、去这个网站查找:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 2、参考文章:https://blog.csdn.net/2302_76726543/article/details/134722054 最近训练模型跑代码需要用到nvidia的cuda架构加速,结果网上几乎找不到什么能直接解决问题的教程,最后东拼西凑了几个小时才搭建完成,...