### 如何在命令行或Python脚本中检查本地安装的PyTorch版本 #### 使用命令行工具检查PyTorch版本 可以直接在命令行中运行以下命令来检查已安装的PyTorch版本： ```bash python -c "import torch; print(torch.__version__)" ``` 此方法通过执行一个简短的Python脚本来导入`torch`模块并打印其版本号[^1]。 #### 在特定Conda环境中检查PyTorch版本 如果使用的是Conda环境，可以切换到目标环境后运行上述命令。此外，还可以通过以下步骤检查所有Conda环境中安装的PyTorch版本： 1. 列出所有Conda环境： ```bash conda info --envs ``` 2. 检查每个环境中PyTorch的版本： ```bash python -c "import torch; print(torch.__version__)" ``` 3. 自动化检查所有环境中的PyTorch版本（需要编写脚本）： ```python import os import subprocess # 获取所有conda环境 result = subprocess.run("conda info --envs", shell=True, stdout=subprocess.PIPE) env_lines = result.stdout.decode().splitlines() for line in env_lines: if line.startswith("*"): current_env = line.split()[0][1:] elif "/" in line: env_path = line.strip() env_name = os.path.basename(env_path) # 激活环境并检查PyTorch版本 try: version_result = subprocess.run( f"conda run -n {env_name} python -c 'import torch; print(torch.__version__)'", shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE ) pytorch_version = version_result.stdout.decode().strip() if pytorch_version: print(f"Environment: {env_name}, PyTorch Version: {pytorch_version}") else: print(f"Environment: {env_name}, PyTorch not installed") except Exception as e: print(f"Error checking PyTorch version in {env_name}: {e}") ``` 此脚本会自动遍历所有Conda环境，并输出每个环境中安装的PyTorch版本[^2]。 #### 使用`pip show`命令检查PyTorch版本 另一种方法是通过`pip`命令查看已安装的`torch`包信息： ```bash pip show torch ``` 在输出中，`Version`字段即为当前安装的PyTorch版本[^2]。 #### 在Python脚本中检查PyTorch版本 如果希望通过Python脚本检查PyTorch版本，可以使用以下代码： ```python import torch print("PyTorch Version:", torch.__version__) ``` 此方法直接导入`torch`模块并打印其版本号。 #### 检查PyTorch是否支持CUDA 如果需要同时检查PyTorch是否支持CUDA以及CUDA的版本，可以运行以下代码： ```python import torch if torch.cuda.is_available(): print("CUDA 版本:", torch.version.cuda) else: print("CUDA 不可用") ``` 此代码不仅检查PyTorch版本，还验证了CUDA的支持情况[^3]。 #### 指定GPU设备时检查PyTorch版本 在多GPU环境中，可以通过以下代码指定GPU设备并检查PyTorch版本： ```python import torch # 指定GPU设备 torch.cuda.set_device(0) # 设置为第0个GPU print("PyTorch Version:", torch.__version__) ``` 此代码片段展示了如何在指定GPU设备的同时检查PyTorch版本[^4]。