几种查看PyTorch、cuda 和 Python 版本方法

在检查 PyTorch、cuda 和 Python 版本时，除了直接使用 torch.__version__ 和 sys.version，我们还可以通过其他方式实现相同的功能

方法 1：直接访问属性（原始代码）

import torch import sys print("PyTorch Version: {}".format(torch.__version__))print("Python Version: {}".format(sys.version))

特点：

• 简单直接，无需额外依赖。
• 适用于快速检查版本信息。

方法 2：通过命令行工具

如果希望在脚本外部检查版本，可以直接使用命令行工具。

Python 版本

python --version # 或 python -V 

PyTorch 版本

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

特点：

• 适用于脚本外部检查，无需编写 Python 代码。
• 可以集成到 CI/CD 流程中。

方法 3：使用 torch.version 模块

PyTorch 提供了一个 torch.version 模块，可以获取更详细的版本信息。

import torch import sys # 获取 PyTorch 版本信息print("PyTorch Version: {}".format(torch.version.__version__))# 或直接使用 torch.__version__print("PyTorch CUDA Version: {}".format(torch.version.cuda))# 获取 CUDA 版本print("PyTorch cuDNN Version: {}".format(torch.backends.cudnn.version()))# 获取 cuDNN 版本# Python 版本print("Python Version: {}".format(sys.version))

特点：

• 可以获取 CUDA 和 cuDNN 的版本信息，对于调试 GPU 环境非常有用。
• torch.version 提供了更细粒度的版本控制。

方法 4：使用 pkg_resources

pkg_resources 是 setuptools 提供的一个工具，可以查询已安装包的版本信息。

import pkg_resources # 获取 PyTorch 版本try: pytorch_version = pkg_resources.get_distribution("torch").version print("PyTorch Version: {}".format(pytorch_version))except pkg_resources.DistributionNotFound:print("PyTorch is not installed.")# Python 版本仍通过 sys 模块import sys print("Python Version: {}".format(sys.version))

特点：

• 可以查询任何已安装包的版本，而不仅仅是 PyTorch。
• 如果包未安装，会捕获 DistributionNotFound 异常。

方法 5：使用 platform 模块（补充 Python 信息）

虽然 sys.version 已经提供了 Python 版本信息，但 platform 模块可以提供更详细的系统信息。

import torch import platform print("PyTorch Version: {}".format(torch.__version__))print("Python Version: {}".format(platform.python_version()))print("Platform: {}".format(platform.platform()))

特点：

• platform.platform() 提供了操作系统的详细信息。
• 适用于需要记录系统环境的场景。

方法 6：结合 subprocess 调用命令行

如果需要在 Python 脚本中调用外部命令行工具，可以使用 subprocess 模块。

import subprocess defget_python_version(): result = subprocess.run(["python","--version"], capture_output=True, text=True)return result.stdout.strip()defget_pytorch_version(): result = subprocess.run(["python","-c","import torch; print(torch.__version__)"], capture_output=True, text=True)return result.stdout.strip()print("Python Version: {}".format(get_python_version()))print("PyTorch Version: {}".format(get_pytorch_version()))

特点：

• 适用于需要从外部命令行获取信息的场景。
• 可以灵活地调用其他命令行工具。

方法 7：使用 torch.utils.collect_env

PyTorch 提供了一个 torch.utils.collect_env 工具，可以收集详细的系统环境信息，包括 PyTorch、Python、CUDA、cuDNN 等。

import torch env_info = torch.utils.collect_env()print(env_info)

特点：

• 提供全面的环境信息，适合用于调试和问题报告。
• 输出格式为字典，可以进一步处理。

总结