Windows下 anaconda、python、cuda、pytorch 版本查询命令

本文介绍了一种快速检查开发环境中Anaconda、Python、CUDA及Pytorch版本的方法,这对于参与比赛或进行项目开发时,需要频繁切换环境版本的开发者来说非常实用。

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最近在做比赛,网上开源的一些项目使用的anaconda、python、cuda、pytorch 版本不尽相同,需要不断查看自己的版本,然后切换版本,于是就有了这篇博文。。。

查看anaconda版本:

	conda -V

查看Python版本:

   	python
   	python --version

查看Cuda版本:

   	nvcc -V

查看Pytorch版本:

	import torch
	print(torch.__version__) 

查看conda 安装的库

	conda list
### 安装和配置Anaconda Python 3.10环境中的PyTorch #### 创建并激活新的Conda环境 为了确保不同项目之间的依赖关系不会相互冲突,建议创建一个新的Conda环境来专门用于Python 3.10以及PyTorch安装。可以通过下面的命令实现: ```bash conda create --name pytorch_env python=3.10 conda activate pytorch_env ``` 这会建立一个名为`pytorch_env`的新环境,并将其激活以便后续的操作都在此环境下进行[^1]。 #### 安装PyTorch及相关 一旦环境被成功创建并激活之后,就可以通过官方推荐的方式安装适合当前系统的PyTorch版本。对于Windows平台而言,可以利用如下指令完成安装过程: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch-lts -c nvidia ``` 这里选择了特定版本CUDA工具包(即`cudatoolkit=11.6`),可以根据实际硬件情况调整该参数以匹配GPU驱动程序的要求[^2]。 #### 验证安装是否成功 当上述步骤完成后,应当验证PyTorch是否能够正常工作。可以在Anaconda PowerShell Prompt中输入`python`进入交互模式,接着尝试导入PyTorch模块并打印其版本号来进行简单的测试: ```python import torch print(torch.__version__) ``` 如果一切顺利,则应能看到所安装PyTorch的具体版本信息显示出来[^3]。 #### PyCharm集成开发环境设置 为了让PyCharm识别到刚刚创建好的Conda环境,在启动IDE后需按照提示添加解释器路径。通常情况下,默认位置位于用户的AppData目录下,形如`\Users\YourUsername\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\pytorch_env\python.exe`。选择正确的Python可执行文件后保存更改即可让PyCharm使用指定的Conda环境运行代码[^4]。
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