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  • 【Pytorch】cmd查看pytorch版本信息

    千次阅读 2020-06-12 16:21:07
    查看pytorch版本信息 打开命令提示符 import torch print(torch.version) #注意是两个下划线

    查看pytorch版本信息

    打开命令提示符
    import torch
    print(torch.__ version __) #注意是两个下划线
    在这里插入图片描述

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  • 打开Anaconda Prompt,创建PyTorch虚拟环境: conda create --name pytorch python=3.7 进入pytorch虚拟环境: activate pytorch 输入pytorch官网给出的安装命令: ...安装完成,查看PyTorch版本 ...

    打开Anaconda Prompt,创建PyTorch虚拟环境:
    conda create --name pytorch python=3.7
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    进入pytorch虚拟环境:
    activate pytorch
    在这里插入图片描述
    输入pytorch官网给出的安装命令:
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    conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
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    安装完成,查看PyTorch版本
    在这里插入图片描述
    附:
    设置清华源镜像
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --set show_channel_urls yes
    设置pytorch镜像
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/

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  • 1.查看当前python版本,在任意终端输入:python --version 2.查看当前python位置,在任意终端输入:which python

    1.查看当前python版本,在任意终端输入: python  --version

    2.查看当前python位置,在任意终端输入:which python

    3.首先在终端中输入python进入python交互式环境

    接着输入import torch

    print(torch.__version__) #注意是双下划线

    输出结果:1.3.1

     

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  • 最近在做比赛,网上开源的一些项目使用的anaconda、python、cuda、pytorch 版本不尽相同,需要不断查看自己的版本,然后切换版本,于是就有了这篇博文。。。 查看anaconda版本: ...查看Pytorch版本: impo...

    最近在做比赛,网上开源的一些项目使用的anaconda、python、cuda、pytorch 版本不尽相同,需要不断查看自己的版本,然后切换版本,于是就有了这篇博文。。。

    查看anaconda版本:

    	conda -V
    

    查看Python版本:

       	python
       	python --version
    

    查看Cuda版本:

       	nvcc -V
    

    查看Pytorch版本:

    	import torch
    	print(torch.__version__) 
    

    查看conda 安装的库

    	conda list
    
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  • 在已安装nvidia460、cuda11、cudnn8的前提下: 查看tensorflow的所有版本 anaconda search -t conda tensorflow 运行以下命令查看适合自己的版本 anaconda show anaconda/tensorflow ...类似地,查看pytorch: ...
  • 如何查看pytorch对应的cuda版本

    万次阅读 2019-11-13 10:59:48
    如何查看pytorch对应的cuda版本? 打开终端输入:python 输入命令:import torch 再输入:print(torch.version.cuda) 另外,pytorch安装(conda,pip)等等需要看官网要求:https://pytorch.org/ ...
  • Linux安装pytorch查看版本

    千次阅读 2020-03-30 13:50:20
    目录Linux安装pytorch安装命令验证事例查看pytorch版本 Linux安装pytorch 安装命令 # Python 2.7 pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1.post2-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl pip install ...
  • 查看cuda,cudnn当前使用版本 nvcc -V cat /usr/local/cuda/version.txt cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 conda 创建、删除虚拟环境 #创建虚拟环境 conda create -n xxx ...
  • 2 pytorch官网查看安装命令 https://pytorch.org/get-started/locally/ 如果你发现你的版本与上面的都不符合,可以点击 进入以前版本页面:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/的安装命令,比如:...
  • 查看是否支持以及版本查看windows的GPU及CUDA版本 卸载pytorch 如果按的与版本不匹配,还需要卸载了 pip uninstall torch 使用pip安装(未成功) 官网生成命令 安装pytorch 官网命令 pip install torch===1.7.0 ...
  • win10下pytorch 安装以及查看版本

    千次阅读 2019-02-22 14:36:25
    pytorch的安装 pytorch官网安装步骤 查看pytorch版本 import torch print(torch.__version__...在输入相关命令查看pytorch版本时,出现以下报错信息: RuntimeError: module compiled against API version 0xc b...
  • 安装cudatoolkit、pytorch包 (Anaconda Prompt中输入命令安装) 感谢博主 1 1=3!,他的文章在安装驱动方面提供了直观易懂的参考! 步骤 1. 检查电脑GPU是否支持CUDA 打开“设备管理器 - 显示适配器” 查看型号,...
  • 查看安装的pytorch版本的指令

    千次阅读 2020-07-20 01:00:55
    使用以下的命令进行pytorch代码的检查 在安装的anaconda的环境, 终端的输入 python 进入python解释器内部 输入指令 import torch print(torch.__version__) 接着就会输出安装的pytorch框架的版本了 ...
  • Pytorch1.8版本安装

    千次阅读 2020-07-12 16:22:08
    按照上面图这样选择,安装pytorch有GPU加速的版本,安装命令可以改下,后面加个豆瓣源,这样下载速度快些。 pip install torch===1.5.1 torchvision===0.6.1 -f ...
  • 准备测试的代码是: https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 讲解:...一、查看Ubuntu版本 使用命令:lsb_release -a 输出: jingge@svr1:~$ lsb_release -a No LSB mo...
  • pytorch

    2019-06-21 18:33:00
    安装 #pytorch为环境名,这里创建python3.5版。 conda create -n pytorch python=3.5 ...# win下查看cuda版本命令nvcc -V # cpu版本 conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch # ...
  • ubuntu查看安装的pytorch/cuda版本

    千次阅读 2019-03-22 10:24:00
    使用命令: user@home:~$ python Python 3.6.3 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Oct 13 2017, 12:02:49) [GCC 7.2.0] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information...
  • pytorch-cpu版本安装

    2020-08-04 09:50:55
    pytorch安装创建虚拟环境登录官网查看对应版本 cpu版本pytorch安装 创建虚拟环境 使用 conda create -n your_env_name python=X.X(2.7、3.6等)命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env...
  • Linux查看版本命令

    2020-10-22 19:58:15
    1.查看系统版本信息:lsb_release -a 2.查看cuda版本号:nvcc -V 3.查看cudnn版本号:cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h |grep ...6.在pytorch环境下查看cuda和cudnn版本号: 进入Python import torch print(torch
  • import torch #返回当前设备索引 # torch.cuda.current_device() #返回GPU的数量 ...# pytorch 查看cuda 版本 # 由于pytorch的whl 安装包名字都一样,所以我们很难区分到底是基于cuda 的哪个版本。 # p
  • CUDA和cuDNN的下载和安装查看电脑CUDA版本查看Pytorch中可支持的CUDA版本1.1 下载1.2 安装1.2.1 安装CUDA1.2.2 安装cuDNN2. Pytorch安装2.1 安装包的下载2.2 Pytorch的安装 首先需要说明的是,这个教程是在已经安装...
  • pytorch cuda安装

    2020-12-21 15:56:28
    pytorch官网查看复制pytorch安装命令 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch 测试安装是否成功 import torch torch.cuda.is_available() #输出True则安装成功 ...
  • 使用nvcc -V查看cuda的版本,注意不是nvidia-smi。关于两者的区别:简而言之,CUDA有2个主要的API,runtime和driver API。nvidia-smi报告当前GPU driver的版本,而nvcc -V报告runtime的...使用如下命令安装pytorch .
  • pytorch下载速度缓慢的完美解决方案

    万次阅读 多人点赞 2019-11-26 10:59:44
    下载pytorch或者其他国外...pytorch官网查看pytorch安装命令 conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda100 -c pytorch 命令意思是使用conda安装1.0.0版本的pytorch,0.2.1版本的torchvision,10.0版本...
  • 首先在https://pytorch-geometric.com/whl/查看对应版本的whl文件,然后下载,如下图所示 将whl文件下载到电脑上,使用pip进行安装,过程如下: 最后使用pip install torch-geometric命令安装即可,下面展示部分截图...
  • Linux命令集锦备忘(Ubuntu16.04+CUDA9+pytorch0.4.1+GTX1660TI)命令备忘CUDA常用GPU及CPU命令GPU命令CPU命令pytorch测试命令conda虚拟环境相关命令磁盘检查命令用户管理命令权限管理命令今日采坑 命令备忘 CUDA...
  • 有关这项工作的原始Caffe版本,请参阅: : 我的另一个光流实现: : 我的另一个光流实现: : 我的另一种光流实现: : 设置 相关层是使用CuPy在CUDA中实现的,这就是为什么CuPy是必需的依赖项的原因。 可以使用pip ...
  • 根据自己电脑的系统、安装方式、CUDA版本、PyTorch版本等进行配置选择,然后复制下边的命令到命令行工具执行即可 对于CUDA版本,这里介绍Windows系统的查看方式: 在桌面右键选择 NVIDIA 控制面板,或者直接搜索...
  • 有关这项工作的原始TensorFlow版本,请参阅: : 我的另一个光流实现: : 我的另一个光流实现: : 我的另一种光流实现: : 设置 相关层是使用CuPy在CUDA中实现的,这就是为什么CuPy是必需的依赖项的原因。 可以使用...

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