pytorch 查看cuda 版本方式

在使用PyTorch进行深度学习开发时，需要查看CUDA版本来确定是否支持GPU加速。本文将介绍如何查看CUDA版本的方法，并演示如何在PyTorch中使用GPU加速。

查看CUDA版本的方法

方法一：使用命令行查看

可以使用以下命令在命令行中查看CUDA版本：

nvcc --version

执行上述命令后，会输出CUDA版本信息，如下所示：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Oct_17_21:14:42_PDT_2021
Cuda compilation tools, release 11.5, V11.5.119
Build cuda_11.5.r11.5/compiler.29920130_0

在上述输出中，可以看到CUDA版本为11.5。

方法二：使用PyTorch查看

可以使用以下代码在PyTorch中查看CUDA版本：

import torch

print(torch.version.cuda)

执行上述代码后，会输出CUDA版本信息，如下所示：

11.5

在上述输出中，可以看到CUDA版本为11.5。

在PyTorch中使用GPU加速

在PyTorch中，可以使用以下代码将数据移动到GPU上：

import torch

# 创建一个tensor
x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将tensor移动到GPU上
x = x.cuda()

在上述代码中，我们首先创建了一个形状为(2, 3)的tensor，然后使用x.cuda()将其移动到GPU上。在使用GPU加速时，需要确保GPU版本和PyTorch版本的兼容性，否则可能会出现错误。可以使用上述方法查看CUDA版本和PyTorch版本，以确保兼容性。