PyTorch GPU环境验证与CUDA信息查看参考B站炮哥带你学新建一个Python文件输入以下代码来测试PyTorch环境importnumpyasnpimportpandasaspdimporttorch# 检查CUDA是否可用flagtorch.cuda.is_available()print(fCUDA可用:{flag})# 设置设备ngpu1devicetorch.device(cuda:0ifflagelsecpu)print(f设备:{device})# 打印GPU信息print(fGPU名称:{torch.cuda.get_device_name(0)})print(f随机张量测试:{torch.rand(3,3).cuda()})# 查看CUDA和cuDNN版本cuda_versiontorch.version.cudaprint(fCUDA版本:{cuda_version})cudnn_versiontorch.backends.cudnn.version()print(fcuDNN版本:{cudnn_version})