要查询自己的 PyTorch 版本,你可以采用以下几种方法: 使用Python 代码查询: 打开你的 Python 解释器(如 IDLE、IPython、Jupyter Notebook 等)或者集成开发环境(如 PyCharm、VSCode 等)。 导入PyTorch 库,并使用 torch.__version__ 属性来查询版本信息。 打印查询到的版本信息。 以下是一个示例代码片段: python ...
这是最简单、最直接的方法来查询 PyTorch 版本。 方法二:使用torch.version模块 除了torch.__version__属性外,PyTorch 还提供了一个torch.version模块,可以用于获取更详细的版本信息。例如,我们可以通过torch.version.git_version属性获取当前 PyTorch 的 Git 版本信息: importtorchprint(torch.version.git_version) 1....
decode('utf-8') print("CUDA Version:\n", cuda_version) # 步骤2:查询PyTorch版本 pytorch_version = torch.__version__ print("PyTorch Version:", pytorch_version) # 步骤3:验证CUDA是否可用 cuda_available = torch.cuda.is_available() print("Is CUDA available?", cuda_available) # 步骤4:结束...
在Navigator主界面中,你可以点击左侧的“Environments”选项,然后在右侧选择你正在使用的环境。在所选环境中,你将看到已安装的所有软件包及其版本号,包括PyTorch。 方法四:使用conda命令 如果你使用的是conda包管理器(与pip类似),你还可以通过以下命令查找PyTorch版本: conda list pytorch 在输出结果中,你可以查找“Vers...
pytorch中遇到"cuda out of memory"如何debug 周晓瑞 详解PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式 godwe...发表于公众号:算... PyTorch踩过的坑(持续更新~) 好好记录踩过的坑~做一个开心的程序猿~ 1. 关于cuda out of momery问题问题描述:当使用多块GPU进行训练时,可能会出现所有的变量都留在GPU中导致显...
版本查询: python版本:直接which python或者python进入界面查看; pytorch版本:进入python,import torch, torch.__version__ cudatoolkit版本(这里特指conda安装的那个cuda):进入python,import torch, torch.version.cuda torchvision版本:conda list torchvision
在使用PyTorch进行深度学习时，版本管理和显卡兼容性是至关重要的。要检查CUDA版本和显卡驱动状态，可以使用以下命令在Ubuntu系统中运行：ubuntu-drivers devices：显示显卡驱动信息。 nvidia-smi：查看NVIDIA GPU的管理工具，包括CUDA版本。 另外，通过命令`nvcc -V`、`nvcc --version`或检查`/usr/local...
Pytorch中cudnn版本查询 问题: Disable or able cudnn,查询版本。 Disable cudnn for batch_norm: (See: @Microsoft / human-pose-estimation.pytorch#installation) # PYTORCH=/path/to/pytorch # for pytorch v0.4.0 sed -i "1194s/torch\.backends\.cudnn\.enabled/False/g" ${PYTORCH}/torch/nn/...
将设备设置为“cpu”对我来说很有效