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PyTorch与CUDA的关系

news 来源：原创 2025/6/26 4:14:54

文章目录

  • 前言
  • 一、如何查看PyTorch和torchvision的版本
    • 1.1 查看PyTorch版本
    • 1.2 查看torchvision版本
  • 二、如何确认PyTorch和torchvision是否支持CUDA加速
    • 2.1 检查PyTorch是否支持CUDA
    • 2.2 查看当前可用的GPU设备
    • 2.3 检查torchvision是否支持CUDA
  • 三、CUDA版本的秘密：为什么PyTorch 11.8能在CUDA 12.2上运行？
    • 3.1 核心原因：NVIDIA驱动的向下兼容性
    • 3.2 三个关键概念的区别
    • 3.3 PyTorch不需要单独安装CUDA工具包
    • 3.4 实际验证
  • 总结

前言

在深度学习开发中，PyTorch与CUDA的配合使用是提升训练效率的关键。然而，很多开发者常常对一个现象感到困惑：为什么系统安装了较新版本的CUDA（如12.2），而PyTorch绑定的是较旧的CUDA版本（如11.8），却仍然能正常调用GPU呢？本文将揭开这个秘密，并提供一些实用的检查和配置方法。

一、如何查看PyTorch和torchvision的版本

在开始探讨之前，我们先了解如何查看当前环境中PyTorch和torchvision的版本。

1.1 查看PyTorch版本

import torch
print(torch.__version__)

1.2 查看torchvision版本

import torchvision
print(torchvision.__version__)

二、如何确认PyTorch和torchvision是否支持CUDA加速

配置好环境后，我们需要确认PyTorch是否能够使用GPU加速计算。

2.1 检查PyTorch是否支持CUDA

import torch
print(torch.cuda.is_available())
  • 如果输出为True，表示当前的PyTorch支

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