深度学习环境配置常见指令

首先打开anaconda prompt,激活对应虚拟环境。

导入torch并获取对应版本

python 复制代码
import torch
torch.__version__

导入torchvision并获取对应版本

python 复制代码
import torchvision
torchvision.__version__

检查cuda是否可用

python 复制代码
torch.cuda.is_available()

获取CUDA设备数

python 复制代码
torch.cuda.device_count()

获取当前cuda设备id

python 复制代码
torch.cuda.current_device()

获取CUDA设备名称

python 复制代码
torch.cuda.get_device_name(0)
相关推荐
IT_陈寒1 小时前
JavaScript的默认参数挖坑实录,我掉进去了
前端·人工智能·后端
米小虾1 小时前
多Agent系统编排详解:从架构设计到代码实现
人工智能·agent
米小虾1 小时前
多Agent系统的编排:架构、协议与企业级应用
人工智能·agent
To_OC10 小时前
搞懂 Token 和 Embedding 后,我终于明白大模型是怎么 "读" 文字的
人工智能·llm·agent
冬奇Lab13 小时前
每日一个开源项目(第139篇):Voicebox - 本地运行的开源 ElevenLabs 替代品
人工智能·开源·资讯
冬奇Lab13 小时前
Skill 系列(03):Skill 设计范式——5 个模式让输出从混沌到可预测
人工智能·开源·agent
IT_陈寒15 小时前
Python搞不定字符串编码?这破玩意坑我两小时!
前端·人工智能·后端
大模型真好玩16 小时前
什么是Loop Engineering?最通俗易懂的Loop Engineering核心概念
人工智能·agent·deepseek
叁两17 小时前
前端转型AI Agent该如何学习?(前置篇)
前端·人工智能·node.js