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
王清欢Randy2 分钟前
AI 时代的 “黑客与画家”
人工智能·程序人生·ai编程·程序员技能
鲜于言悠9053 分钟前
告别AI界面翻车!深度拆解MCP Apps与A2UI两套生成式UI协议
人工智能
大模型码小白7 分钟前
数据可视化:AI 生成 HTML5 动态交互式数据图表
前端·数据库·人工智能·深度学习·机器学习·信息可视化·html5
千里码aicood9 分钟前
气候驱动下源荷风险场景生成方法
深度学习
星核0penstarry30 分钟前
ToolGrad:把数据生成倒过来,工具调用样本通过率提到 99.8%
人工智能·测试工具·llm·函数调用·数据合成·文本调用
南京兴帝文化传媒有限公司33 分钟前
基于地图平台的本地商户信息优化:药店夜间服务标注与客户转化实操
前端·javascript·数据库·人工智能·geo 优化·geo优化避坑·ai搜索获客
tachibana238 分钟前
WebSocket 和 SSE 通信的区别及局限性
网络·人工智能·websocket·网络协议·ai·llm·agent
weixin_4462608541 分钟前
AI 驱动的 CTF 自动解题系统部署
人工智能
Thneonl44 分钟前
拆开一道 FDE 面试题,我看到三场十年前的考试
人工智能·架构
袁天1 小时前
我从 0 基础一个月用 AI 编程做了 4 个项目,最后把踩过的坑做成了agent项目纪律系统
人工智能