如何检查PyTorch版本

嘿,大家好!在深入学习机器学习和人工智能的道路上,PyTorch是一个非常重要的工具。但是,你是否曾经在使用PyTorch时不确定你的版本是哪个?或者你想要在编写Python代码时自动检查PyTorch版本吗?不用担心,我将向你展示三种简单的方法来检查PyTorch的版本。

无论你是一个机器学习新手还是一个经验丰富的研究人员,这些方法都将对你有所帮助。让我们开始吧!

1. 使用Python代码检查PyTorch版本

如果你正在Python解释器中工作或者想要编写Python代码来自动检查PyTorch版本,可以使用以下代码:

import torch

print(torch.__version__)

请注意,如果你没有导入PyTorch,需要在Python脚本的开头或在下面的打印语句之前使用import torch

2. 使用pip检查PyTorch包版本

如果你使用pip安装了PyTorch,你可以使用以下命令来检查PyTorch的详细信息。请在终端中运行:

pip3 show torch

你将看到类似下面的输出。第二行以"version"开头的行将显示你安装或更新的PyTorch版本。例如,我安装的版本是1.5.1。"+cu101"表示我的CUDA版本是10.1。这是因为我使用的是Ubuntu 20.04,默认情况下带有CUDA 10.1。我们之前写过一篇关于如何在Ubuntu 20.04上安装PyTorch的教程。

使用pip检查PyTorch包版本

以下是文本形式的完整输出:

Name: torch
Version: 1.5.1+cu101
Summary: Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
Home-page: https://pytorch.org/
Author: PyTorch Team
Author-email: packages@pytorch.org
License: BSD-3
Location: /home/your-username/.local/lib/python3.8/site-packages
Requires: future, numpy
Required-by: torchvision

3. 使用conda检查PyTorch包版本

与pip类似,如果你使用Anaconda或Miniconda安装了PyTorch,你可以使用以下命令来检查其详细信息,包括版本信息:

conda list -f pytorch

如果你想要检查另一个环境中的PyTorch版本,例如"pytorch14",可以使用-n参数,如下所示:

conda list -n pytorch14 -f pytorch

现在你知道了如何检查PyTorch的版本,无论是在Python代码中,还是使用pip或conda命令。这将帮助你确保你的PyTorch安装是最新的,并且与你的项目兼容。

什么是PyTorch?

PyTorch是一个开源的深度学习框架,用于研究、稳定和支持实现,具有可扩展性和灵活性。它通过一个自动梯度组件,支持快速、可扩展的测试,旨在实现快速和类似Python的执行。随着PyTorch 1.0版本的发布,该框架现在具有基于图形的执行、混合前端以支持无缝模式切换、交互式监视以及在移动平台上高效和稳定的实现。

PyTorch有四个主要特点,如其官方主页所述:

  1. PyTorch已准备好投入生产:TorchScript可以在急切模式和图模式之间平滑切换,TorchServe可以加速生产过程。
  2. PyTorch支持分布式训练:torch.collaborative接口支持高效的分布式训练和研发中的性能优化。
  3. PyTorch拥有强大的生态系统:它具有丰富的工具和库的生态系统,支持计算机视觉和自然语言处理等应用。
  4. PyTorch具备本地云支持:它因在主要云提供商上无摩擦的开发和快速扩展而广受认可。

通过了解如何检查PyTorch版本,你将更轻松地利用这个强大的深度学习框架,从而加速你的机器学习和深度学习项目的进展。

本文由作者 王大神 原创发布于 大神网的AI博客。

转载请注明作者:王大神

原文出处:如何检查PyTorch版本

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