如何查看torch的CUDA版本？

简介

PyTorch 是一个流行的用于深度学习的 Python 库。它支持使用 NVIDIA 的 CUDA 并行计算平台来加速培训和推理。了解 PyTorch 的 CUDA 版本对于优化性能和解决兼容性问题非常重要。

检查 PyTorch 安装

要查看 PyTorch 安装的 CUDA 版本，请在命令行中运行以下命令：

python -c 'import torch; print(torch.version.cuda)'

输出将以以下格式显示：

cuda/11.3

这表示 PyTorch 使用 CUDA 版本 11.3。如果没有显示版本号，则表示 PyTorch 尚未与 CUDA 集成。

手动设置 CUDA 版本

如果需要使用特定的 CUDA 版本，可以手动设置它。在环境变量 CUDA_VERSION 中指定所需的版本，例如：

export CUDA_VERSION=11.6

请注意，此方法仅适用于在命令行中启动的新 Python 进程。如果您正在使用 Jupyter Notebook 或其他交互式环境，则需要在每个会话中单独设置 CUDA_VERSION。

其他方法

除了上述方法外，还有其他一些方式可以查看 PyTorch 的 CUDA 版本：

PyTorch 诊断信息：您可以使用 torch.cuda.is_available() 和 torch.cuda.get_device_name() 函数获取有关 PyTorch 和 CUDA 安装的其他信息。
CUDA toolkit：您可以使用 nvcc --version 命令来查看 CUDA toolkit 的版本。
GPU-Z：GPU-Z 是一款可提供有关 GPU 和驱动程序信息的实用程序。它还可以显示 CUDA 版本。

CUDA 版本兼容性

PyTorch 与不同版本的 CUDA 保持兼容。但是，某些特性和优化可能仅适用于特定的 CUDA 版本。例如，Tensor Cores 加速仅在 CUDA 9.0 及更高版本中可用。

为了获得最佳性能，建议使用最新版本的 PyTorch 和 CUDA。但是，如果您使用需要特定 CUDA 版本的代码，则可能需要手动设置版本。

常见问题解答

问：为什么我无法看到 PyTorch 的 CUDA 版本？

答：这意味着 PyTorch 尚未与 CUDA 集成。请确保您已安装了 CUDA 和 PyTorch 的兼容版本。

问：我可以使用不同的 CUDA 版本同时使用多个 PyTorch 安装吗？

答：不可以。每个 PyTorch 安装只能与一个 CUDA 版本关联。

问：如何在 Colab 中设置 CUDA 版本？

答：在 Colab 中，您可以使用以下代码设置 CUDA 版本：

!env CUDA_VERSION=11.6

问：如何更新 PyTorch 的 CUDA 版本？