在 PyTorch 中获取 CUDA 的版本 - Python

如果你使用 PyTorch 进行深度学习任务，那么很有可能会使用 CUDA 加速，因此了解所使用的 CUDA 版本是很重要的。

以下是在 PyTorch 中获取 CUDA 版本的方法。

1. 查看 PyTorch 中的 CUDA 版本

在 PyTorch 中，你可以使用以下代码来查看所使用的 CUDA 版本：

import torch

print(torch.version.cuda)

这将输出你所使用的 CUDA 版本号。

2. 检查系统中的 CUDA 版本

有时候，你可能需要检查系统中安装的 CUDA 版本是否与 PyTorch 中使用的 CUDA 版本相匹配。要检查系统中安装的 CUDA 版本，可以使用以下命令：

nvcc --version

这将输出你系统中安装的 CUDA 版本号。

3. 检查 GPU 是否可用

在 PyTorch 中，你可以使用以下命令检查你的 GPU 是否可用:

import torch

print(torch.cuda.is_available())

如果返回 True，则说明你的 GPU 可用。

总结

在 PyTorch 中获取 CUDA 版本非常简单，只需使用 torch.version.cuda 就可以了。此外，检查系统中的 CUDA 版本和 GPU 是否可用也很重要，因为它们会影响你的深度学习任务的速度和性能。

希望这篇文章对你有所帮助，如果你有任何问题或建议，请随时在评论中分享。