Python 查看pytorch版本、判断CUDA是否可用

在Python中，我们可以通过一些内置库或者特定的包来管理和检测特定的功能。其中，PyTorch和CUDA是两个非常流行的库和工具。PyTorch是一个开源的机器学习库，主要用于构建和训练神经网络，而CUDA是一个由NVIDIA开发的平台，它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高性能的计算。

查看PyTorch版本

要查看你的Python环境中安装的PyTorch版本，你可以使用以下的Python代码：

import torch
print(torch.__version__)

这段代码会导入torch模块（这是PyTorch的主要入口点），然后打印出PyTorch的版本号。

判断CUDA是否可用

要判断CUDA是否在你的系统上可用，你可以使用以下的Python代码：

import torch
# 检查CUDA是否可用
if torch.cuda.is_available():
print("CUDA is available!")
else:
print("CUDA is not available.")

这段代码首先导入torch模块，然后使用torch.cuda.is_available()函数检查CUDA是否可用。如果CUDA可用，这个函数会返回True，否则返回False。
同时，你也可以检查你的PyTorch环境是否已经配置好CUDA。你可以通过以下的代码来完成这个操作：

import torch
# 检查PyTorch是否已经配置好CUDA
if torch.cuda.device_count() > 0:
print("CUDA device count: ", torch.cuda.device_count())
for i in range(torch.cuda.device_count()):
print(f"Device {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)}")
else:
print("No CUDA devices found.")

这段代码会检查你的系统中是否有可用的CUDA设备，如果有，会打印出设备数量以及每个设备的名称。如果没有找到CUDA设备，会打印出”No CUDA devices found.”。

总结

本文主要介绍了如何在Python环境中查看PyTorch版本以及判断CUDA是否可用。这些操作对于开发者来说非常重要，因为它们能够帮助开发者了解他们的环境配置以及所使用的工具的版本信息。这对于开发和调试来说非常有帮助，因为它们可以帮助开发者确定他们的代码是在什么环境下运行的，以及他们的代码是否能够在这个环境下正常工作。