怎么看自己的cuda和pytorch

### 如何检查本地安装的 CUDA 和 PyTorch 版本 #### 查看已安装的 CUDA 版本 为了确认当前计算机上安装的具体 CUDA 版本,可以通过命令提示符执行特定指令来获取这些信息。对于 Windows 用户来说,在环境变量配置正确的情况下,打开命令提示符并输入 `nvcc --version` 可以显示编译器版本详情[^1]。 ```bash nvcc --version ``` 这条命令会打印出完整的 NVIDIA 编译器驱动程序 (NVCC) 的版本号以及所关联的 CUDA 工具包的信息。 另外,如果想要通过路径直接验证 CUDA 安装位置及其版本,则可以根据常见的默认安装路径来进行查找。例如,默认情况下 v10.2 应该位于 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2` 文件夹内[^3];而针对更高版本如 v11.3 则应存在于相应的文件夹下 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3`。 #### 检查 Python 中 PyTorch 所使用的 CUDA 版本 当涉及到深度学习框架时,了解其内部依赖关系变得尤为重要。特别是像 PyTorch 这样的库,它可能基于不同的 CUDA 版本来构建。要查询正在运行中的 PyTorch 实例支持哪一个版本的 CUDA,可以利用如下 Python 脚本: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print(f"CUDA version used by Torch: {torch.version.cuda}") else: print("CUDA is not available.") ``` 这段代码不仅能够展示 PyTorch 自身的版本号,还能指出其所依赖的 CUDA 版本——前提是设备确实启用了 CUDA 支持并且成功加载了对应的 GPU 驱动程序。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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