关于 pytorch 版本问题及快捷键

1. 查看 cuda 版本

nvcc --version

该命令也可以简写成 nvcc -V

虚拟环境中的 cuda 和系统安装的 cuda 是互不影响的，所以，在虚拟环境中可以随意更改 cuda 版本。在更新 cuda 版本时，会自动将虚拟环境中的安装包卸载，使用新版本 cuda 时，需要重新下载安装包。

2. 检查 cuda 是否可用

torch.cuda.is_available()

3. 查看pytorch版本

import torch

print(torch.__version__)

4. 查看当前 GPU 计算能力

torch.cuda.get_device_capability()

5. 查看当前 GPU 配置信息

torch.cuda.get_device_properties(0)

6. 检查显卡算力与 pytorch 版本是否匹配

torch.zeros(1).cuda()

低版本 GPU 可用在相对高的 cuda 版本下运行，如：算力为 8.0 的 GPU 可以用到 8.6 的cuda 版本，反之则不行。