用来检查 CUDA、Conda 和 PyTorch 的版本的python文件

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提供的 Python 代码片段包括几个语句,用来检查 CUDA、Conda 和 PyTorch 的版本,以及一些与 CUDA 相关的系统配置。让我们分解一下:

PyTorch 版本和配置:

torch.__config__.show():显示 PyTorch 的构建配置。
torch.__version__:打印已安装的 PyTorch 版本。
torch.version.cuda:打印 PyTorch 所使用的 CUDA 版本。
torch.cuda.is_available():检查系统上是否有可用的 CUDA。
torch.cuda.device_count():计算可用的具有 CUDA 功能的设备数量。
CUDA 设备详情:

torch.cuda.get_device_name(i):获取指定索引 i 处的 CUDA 设备名称。
torch.cuda.get_device_capability(i):获取指定索引 i 处的 CUDA 设备的计算能力。
CUDA Toolkit 版本:

使用 subprocess 模块执行 nvcc --version 命令,该命令会打印 CUDA 编译器 (nvcc) 的版本。
NVIDIA 驱动版本:

使用 subprocess 模块执行带有特定标志的 nvidia-smi 命令,以获取 NVIDIA 驱动版本。
环境变量:

os.getenv:打印与 CUDA 相关的环境变量,如 CUDA_HOME、PATH 和 LD_LIBRARY_PATH。
要执行此代码并查看输出,您需要在安装了 Python、PyTorch 和 CUDA 的环境中运行它。请注意,Conda 版本检查不包括在此代码片段中。如果您想检查 Conda 的版本,您应该在终端中使用 conda --version,或者使用 Python 中的 subprocess 模块来执行此命令。

请记住,如果您在没有必要的 NVIDIA 软件或硬件的机器上运行此代码,您将会得到错误或消息,表明 CUDA 不可用。

提供的 Python 代码片段包括几个语句,用来检查 CUDA、Conda 和 PyTorch 的版本,以及一些与 CUDA 相关的系统配置。让我们分解一下:

PyTorch 版本和配置:

torch.config .show():显示 PyTorch 的构建配置。

torch.version :打印已安装的 PyTorch 版本。

torch.version.cuda:打印 PyTorch 所使用的 CUDA 版本。

torch.cuda.is_available():检查系统上是否有可用的 CUDA。

torch.cuda.device_count():计算可用的具有 CUDA 功能的设备数量。

CUDA 设备详情:

torch.cuda.get_device_name(i):获取指定索引 i 处的 CUDA 设备名称。

torch.cuda.get_device_capability(i):获取指定索引 i 处的 CUDA 设备的计算能力。

CUDA Toolkit 版本:

使用 subprocess 模块执行 nvcc --version 命令,该命令会打印 CUDA 编译器 (nvcc) 的版本。

NVIDIA 驱动版本:

使用 subprocess 模块执行带有特定标志的 nvidia-smi 命令,以获取 NVIDIA 驱动版本。

环境变量:

os.getenv:打印与 CUDA 相关的环境变量,如 CUDA_HOME、PATH 和 LD_LIBRARY_PATH。

要执行此代码并查看输出,您需要在安装了 Python、PyTorch 和 CUDA 的环境中运行它。请注意,Conda 版本检查不包括在此代码片段中。如果您想检查 Conda 的版本,您应该在终端中使用 conda --version,或者使用 Python 中的 subprocess 模块来执行此命令。

请记住,如果您在没有必要的 NVIDIA 软件或硬件的机器上运行此代码,您将会得到错误或消息,表明 CUDA 不可用。

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