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
雨落Re1 小时前
如何设计一个高质量Skill
人工智能
Token炼金师2 小时前
大模型权重文件全指南:从格式选择到优化实战
人工智能
阿牛哥_GX2 小时前
CDP 浏览器操控原理:让脚本接管你的浏览器
人工智能
ThreeS2 小时前
手搓MiniVLA全实战教程-一步一步用pytorch解释原理与思路
人工智能·python
米小虾3 小时前
Loop Engineering —— 循环的设计与自主执行
人工智能·agent
米小虾3 小时前
Harness Engineering —— 系统的安全护栏
人工智能·agent
火山引擎开发者社区3 小时前
积分当钱花,火山引擎开发者激励计划首月消费双倍回馈
人工智能
aqi004 小时前
15天学会AI应用开发(十)把文本嵌入模型换成国产模型
人工智能·python·ai编程
MobotStone4 小时前
为什么在AI时代,“好奇心”成了最值钱的能力?
人工智能