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PyTorch是一個(gè)非常流行的深度學(xué)習(xí)框架，由Facebook的人工智能研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)，它提供了豐富的功能和靈活性，使得研究人員和開發(fā)者能夠輕松地構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，本文將介紹如何查看PyTorch的版本以及如何檢查其在CPU和GPU上的支持情況。
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我們需要安裝PyTorch，可以通過以下命令使用pip安裝PyTorch:
pip install torch torchvision
安裝完成后，我們可以使用以下代碼來查看PyTorch的版本：
import torch print(torch.__version__)
這將輸出當(dāng)前安裝的PyTorch版本號(hào)，請(qǐng)注意，為了獲得最新版本的PyTorch,建議訪問PyTorch官方網(wǎng)站并按照其提供的安裝指南進(jìn)行操作。
接下來，我們將討論如何在CPU和GPU上運(yùn)行PyTorch，PyTorch默認(rèn)情況下會(huì)嘗試在可用的硬件上自動(dòng)檢測(cè)和使用GPU，如果沒有檢測(cè)到GPU或者用戶希望使用CPU而不是GPU,可以通過設(shè)置環(huán)境變量來實(shí)現(xiàn)。
要在CPU上運(yùn)行PyTorch,可以在Python腳本或交互式環(huán)境中執(zhí)行以下代碼：
import os; os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # 禁用GPU
這將告訴PyTorch不要使用任何可用的GPU設(shè)備，它將在CPU上執(zhí)行計(jì)算，如果你想在特定的CPU上運(yùn)行，可以將”-1″替換為相應(yīng)的CPU索引，例如”0″表示第一個(gè)可用的CPU。
要在GPU上運(yùn)行PyTorch,可以執(zhí)行以下代碼：
import os; os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 使用第一個(gè)可用的GPU
這將告訴PyTorch使用第一個(gè)可用的GPU設(shè)備，如果你有多個(gè)GPU并且想要指定特定的GPU,可以將”0″替換為相應(yīng)的GPU索引，例如”1″表示第二個(gè)可用的GPU。
除了檢查PyTorch的版本和CPU/GPU支持外，還有一些其他有用的信息可以從PyTorch中獲取，下面是一些常見的查詢和答案：
1. 如何安裝特定版本的PyTorch?
要安裝特定版本的PyTorch,可以使用pip命令并指定所需的版本號(hào)，要安裝1.8.0版本的PyTorch,可以執(zhí)行以下命令：
pip install torch==1.8.0 torchvision==0.9.0
請(qǐng)確保在官方網(wǎng)站上查找所需版本的最新信息，并根據(jù)其提供的安裝指南進(jìn)行操作。
2. 如何查看PyTorch支持的硬件架構(gòu)？
分享題目：查看pytorch版本cpugpu
新聞來源：http://www.dlmjj.cn/article/cdjgpjo.html
