PyTorch学习记录(一)：安装及自测

版本查看

# 查看PyTorch的版本
import torch
print(torch.__version__)

# 查看torchvision版本
import torchvision
print(torchvision.__verison__)

# 不进入python环境
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

# Update
python -c "import torch; print('PyTorch Version:', torch.__version__); print('CUDA Available:', torch.cuda.is_available()); print('Number of GPUs:', torch.cuda.device_count() if torch.cuda.is_available() else 0)"

备注：cu126 表示该 PyTorch 构建是按 CUDA 12.6 编译/打包的。

部分 含义
2.8.0 PyTorch 版本
+cu126 对应 CUDA 12.6（cu + 主.次版本去掉点）

补充：

  • 安装 +cu126 的 PyTorch 不必本机再装完整 CUDA Toolkit 12.6；轮子通常自带所需 CUDA 运行库。更关键的是 NVIDIA 驱动足够新。

  • nvidia-smi 显示的 CUDA Version: 13.1 是驱动支持上限；只要该上限 ≥ 包要求的 CUDA（如 12.6），一般即可运行对应 PyTorch。

参考资料

posted @ 2020-12-25 10:36  梦一场6688  阅读(480)  评论(0)    收藏  举报