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。
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: torchvision3. 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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
