同一个问题对比

问题：如何看torch 和torchvision版本，如何看CUDA的版本，我是ubuntu的系统。

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一、chat

在 Ubuntu 下，你可以使用以下命令来检查 Torch（PyTorch）、Torchvision 以及 CUDA 版本信息。

✅ 1. 查看 PyTorch 版本

先激活 labelme 环境：
conda activate labelme
然后，运行：
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
如果 PyTorch 已安装，它会返回类似：
2.1.0+cu121
2.1.0 代表 PyTorch 版本
cu121 代表 CUDA 12.1 版本
如果返回 cpu，说明 PyTorch 不是 GPU 版本（没有安装 CUDA 相关依赖）

✅ 2. 查看 Torchvision 版本
python -c "import torchvision; print(torchvision.__version__)"
示例返回：
0.16.0
代表你的 torchvision 版本是 0.16.0。

✅ 3. 查看 CUDA 版本

CUDA 版本有两种：
PyTorch 内部 CUDA 版本
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
返回示例：
12.1
说明 PyTorch 运行在 CUDA 12.1。
系统安装的 CUDA 版本 如果你在系统上安装了 CUDA，你可以运行：
nvcc --version
可能返回：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler
release 11.8, V11.8.89
说明系统安装了 CUDA 11.8。
检查 GPU 是否支持 CUDA
nvidia-smi
输出示例：
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.85.12    Driver Version: 525.85.12    CUDA Version: 12.0     |
+-----------------------------------------------------------------------------+
这里 CUDA Version: 12.0 代表 NVIDIA 驱动支持 CUDA 12.0，但不一定是 PyTorch 使用的版本。
✅ 4. 确保 PyTorch 正确使用 GPU

如果你希望 PyTorch 使用 GPU，请运行：
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
如果返回 True，说明 PyTorch 可以使用 GPU。
如果返回 False，可能：
你安装的 PyTorch 版本不支持 CUDA（只支持 CPU）。
你的 NVIDIA 驱动或者 CUDA 版本不匹配。

🚀 总结

命令功能
python -c "import torch; print(torch.__version__)" 查看 PyTorch 版本
python -c "import torchvision; print(torchvision.__version__)" 查看 Torchvision 版本
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)" 查看 PyTorch 绑定的 CUDA 版本
nvcc --version 查看系统 CUDA 版本
nvidia-smi 查看 GPU 运行的 CUDA 版本
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" 检查 PyTorch 是否可以使用 GPU

🎯 建议
如果 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" 返回 False，你可能需要重新安装 PyTorch 的 CUDA 版本：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
这里 cu121 是 CUDA 12.1，需根据 nvidia-smi 结果调整。
希望对你有帮助！🚀

命令	功能
`python -c "import torch; print(torch.__version__)"`	查看 PyTorch 版本
`python -c "import torchvision; print(torchvision.__version__)"`	查看 Torchvision 版本
`python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"`	查看 PyTorch 绑定的 CUDA 版本
`nvcc --version`	查看系统 CUDA 版本
`nvidia-smi`	查看 GPU 运行的 CUDA 版本
`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`	检查 PyTorch 是否可以使用 GPU

二、deepseek

在 Ubuntu 系统中，您可以通过以下方法检查 **PyTorch**、**Torchvision** 和 **CUDA** 的版本（假设您使用的是 `conda` 创建的 `labelme` 环境）：

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### 一、查看 PyTorch 和 Torchvision 版本

#### 方法 1：通过 Python 代码检查
1. 激活您的 `labelme` 环境：
   ```bash
   conda activate labelme
   ```
2. 启动 Python 解释器：
   ```bash
   python
   ```
3. 在 Python 中运行以下代码：
   ```python
   import torch
   import torchvision

   print("PyTorch 版本:", torch.__version__)
   print("Torchvision 版本:", torchvision.__version__)
   print("CUDA 是否可用:", torch.cuda.is_available()) # 检查是否支持 CUDA
   print("PyTorch 使用的 CUDA 版本:", torch.version.cuda) # 输出 PyTorch 关联的 CUDA 版本
   ```

#### 方法 2：通过命令行直接查看
```bash
# 查看 PyTorch 版本
pip show torch | grep Version

# 查看 Torchvision 版本
pip show torchvision | grep Version
```

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### 二、查看 CUDA 版本

#### 1. **查看系统全局 CUDA 版本**
如果系统安装了 CUDA 工具包（例如通过 NVIDIA 官方安装），运行：
```bash
nvcc --version
```
输出示例：
```
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Nov_22_10:17:15_PST_2023
Cuda compilation tools, release 12.3, V12.3.107
Build cuda_12.3.r12.3/compiler.33567101_0
```
这里 `release 12.3` 表示系统安装的 CUDA 版本为 **12.3**。

> 💡 **注意**：如果提示 `nvcc: command not found`，说明系统未安装 CUDA 工具包，或者未添加到环境变量中。

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#### 2. **查看 PyTorch 实际使用的 CUDA 版本**
PyTorch 可能自带 CUDA 运行时库（与系统全局 CUDA 版本无关），检查方式：
```bash
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
```
输出示例：
```
12.1
```
这表示 PyTorch 当前使用的 CUDA 版本为 **12.1**（可能与系统全局 CUDA 版本不同）。

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#### 3. **查看 NVIDIA 驱动支持的 CUDA 版本**
```bash
nvidia-smi
```
输出右上角的 `CUDA Version` 表示驱动支持的最高 CUDA 版本（例如 `12.3`）：
```
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.129.03             Driver Version: 535.129.03   CUDA Version: 12.3     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
...
```

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### 三、关键验证点
1. **CUDA 是否可用**：
   - 如果 `torch.cuda.is_available()` 返回 `True`，表示 PyTorch 可以调用 GPU。
   - 如果返回 `False`，可能是以下原因：
     - PyTorch 安装的是 CPU 版本。
     - NVIDIA 驱动未安装或版本不兼容。
     - CUDA 与 PyTorch 版本不匹配。

2. **版本兼容性**：
   - PyTorch 版本需要与 CUDA 版本匹配。例如：
     - PyTorch 2.3.0 支持 CUDA 11.8 或 12.1。
     - PyTorch 2.0.0 支持 CUDA 11.7 或 11.8。
   - 参考官方兼容表：[PyTorch 版本与 CUDA 对应关系](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/)

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### 四、修复版本不匹配问题
如果发现 PyTorch 使用的 CUDA 版本与系统 CUDA 不一致，可以重新安装指定版本的 PyTorch：
```bash
# 示例：安装 CUDA 11.8 对应的 PyTorch
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```

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通过以上步骤，您可以在 Ubuntu 系统中精确检查 PyTorch、Torchvision 和 CUDA 的版本，并确保它们兼容。