怎么判断pytorch GPU版是否安装成功

1、PyTorch由Torch7团队开发，以python为开发语言的深度学习框架，能实现GPU加速和动态神经网络

2、创建虚拟环境并镜像安装PyTorch

切换到虚拟环境肥躲，在dos命令行中执行conda activate torch2,如下图

看到torch2）,说明选英光已经切换成功。

3、更换镜像源，按顺序运行番良以下命令

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

4、运行执行安装Pytorch

运行：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 成功安装

5、在base虚拟环境下输入以下命令：

1、安装nb_conda:

conda install nb_conda

2、安装ipykernel

conda install ipykernel

3、为虚拟环境创建kernel文件：

conda install -n torch2 ipykernel

6、出现了Python[conda env:torch2]

7、然后我们在Jupyter Notebook测试PyTorch GPU版本安装是否成功

运行以下命令

import torch

x = torch.rand(5,5)

print(x)

输出类似下面内容，则pytorch安装成功

8、再执行

torch..cuda.is_available()

如果返回True，GPU版Pytorch成功安装完毕