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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