本篇文章将介绍ubuntu python 查看系统是否可用 cuda

初

希望能写一些简单的教程和案例分享给需要的人

环境与设备

系统：ubuntu 22.04
工具：python 3.10.6
设备：Nvidia GeForce RTX 4090

查看环境

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

第一个打印输出：

打印出当前导入的 PyTorch 版本。torch.version 是 PyTorch 模块中的一个变量，它包含了当前安装的 PyTorch 版本号。

第二个打印输出：

打印出一个bool值，查看系统是否可用 NVIDIA 的 CUDA 技术进行 GPU 加速计算。如果输出为 True，表示你的系统支持 CUDA 加速；如果输出为 False，则表示不支持。

演示效果

先命令进入python3

python3

然后我们可以看到系统输出了：

Python 3.10.6 (main, Nov 14 2022, 16:10:14) [GCC 11.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 

我们输入：

import torch

返回提示：

Python 3.10.6 (main, Nov 14 2022, 16:10:14) [GCC 11.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'torch'
>>> 

说明我们，没有安装 torch 模块，我们去官网查找安装的方式

进入下面网址：

https://pytorch.org/

进入后往下滚动查看到一个可以选系统选版本的地方：

根据自己的需求来选择

我选择了预览版，采用了 Linux 平台上的 pip 安装方式，同时需要使用 CUDA 12.1 版本。选择完成后，在“Run this Command” 部分找到命令，复制并粘贴到我们的命令控制台执行。

pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121

安装完成后，回到python3这边

一行行输入

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

就可以看到效果：