如何判斷你的PyTorch是GPU版還是CPU版？

PyTorch作為當前最流行的深度學習框架之一，支持在CPU和GPU(NVIDIA CUDA)上運行。對于深度學習開發者來說，正確識別PyTorch版本至關重要，因為GPU版本可以帶來10-100倍的性能提升。本文將全面介紹如何判斷你的PyTorch安裝版本，并提供詳細的案例分析和問題解決方案。

為什么需要區分GPU和CPU版本？

性能差異

GPU版本的PyTorch可以利用NVIDIA顯卡的CUDA核心進行并行計算：

• 訓練速度通常比CPU快10-100倍
• 能夠處理更大的batch size
• 支持更復雜的模型架構

硬件要求

GPU版本需要滿足以下條件：

1. 兼容的NVIDIA顯卡（如RTX 30/40系列、Tesla系列等）
2. 正確安裝的NVIDIA驅動和CUDA工具包
3. 與硬件匹配的PyTorch GPU版本

如何檢查PyTorch版本？

方法1：使用命令行快速檢查

運行以下命令獲取基本信息：

python -c "import torch; print(torch.__version__); print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()); print('Device count:', torch.cuda.device_count())"

輸出案例1：GPU版本正常工作

2.3.0+cu121
CUDA available: True
Device count: 1

解讀：

• +cu121表示PyTorch編譯時使用的CUDA版本是12.1
• CUDA available: True表示CUDA可用
• Device count: 1表示檢測到1塊可用GPU

輸出案例2：CPU版本

2.3.0
CUDA available: False
Device count: 0

解讀：

• 版本號沒有+cuxx后綴，表示是CPU版本
• CUDA available: False確認不支持CUDA

方法2：使用詳細檢查腳本

import torchprint(f"PyTorch版本: {torch.__version__}")
print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}")if torch.cuda.is_available():print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}")print(f"GPU設備數量: {torch.cuda.device_count()}")print(f"當前設備: {torch.cuda.current_device()}")print(f"設備名稱: {torch.cuda.get_device_name(0)}")print(f"設備內存: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory/1024**3:.2f} GB")
else:print("當前安裝的是CPU版PyTorch或CUDA不可用")

輸出案例：詳細GPU信息

PyTorch版本: 2.3.0+cu121
CUDA可用: True
CUDA版本: 12.1
GPU設備數量: 1
當前設備: 0
設備名稱: NVIDIA GeForce RTX 4090
設備內存: 24.00 GB

常見問題與解決方案

問題1：安裝了GPU版但顯示不可用

可能原因：

1. NVIDIA驅動未正確安裝
2. CUDA工具包版本不匹配
3. PyTorch版本與CUDA版本不兼容

解決方案：

1. 檢查NVIDIA驅動：運行nvidia-smi
2. 檢查CUDA版本：nvcc --version
3. 重新安裝匹配版本的PyTorch