查看开发环境的信息
本帖最后由 易学智能 于 2020-4-12 10:39 编辑使用平台主机进行开发时，需要了解当前开发环境的信息。本教程将提供常用的查询方法。
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教程分以下内容
一、ubuntu/centos主机
1.主机环境为conda搭建
1.1 查看python版本
1.2 查看python开发包列表
1.3 查看cuda版本
2.主机环境由pip搭建
2.1 查看python版本
2.2 查看python开发包列表
2.3 查看cuda版本
二、windows主机
1.查看python版本
2.查看python开发包列表
3.查看cuda版本
三、查看AI框架版本
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一、ubuntu/centos主机
1主机环境为conda（开机时所选环境为：conda_DL、conda全家桶）
首先需要打开终端，然后输入命令：conda activate env
从而激活名为env的环境
1.1查看python版本
输入命令：python -V
1.2查看python开发包列表
输入命令：conda list
1.3查看cuda版本
输入命令：conda list | grep cudatoolkit
便可查看cudatoolkit的版本
2主机环境为native pip搭建（除“conda_DL/conda全家桶”之外的环境）
2.1查看python版本
输入命令：python -V
2.2查看python开发包列表
输入命令：pip list
查看特定的包，可用 pip show xxx。若输出为空，说明未安装xxx包；否则会打印xxx包的一些信息。
2.3查看cuda版本
输入命令：nvcc -V
二、windows主机
windows服务器在查看前应激活conda环境。方法：
首先打开桌面的conda promt，
然后输入命令：conda activate env
从而激活名为env的环境
1.查看python版本
输入命令：python -V
2.查看python开发包列表
输入命令：conda list
3.查看cuda版本
使用conda list命令查看当前输出列表中cudatoolkit的版本
若当前环境没有cudatoolkit，则使用命令nvcc -V查看cuda版本
三、查看AI框架版本
如果主机环境使用conda搭建，首先激活conda环境。方法见上。
1)查看tensorflow的版本
编写如下的代码，运行代码即可了解当前tensorflow的版本
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
2)查看pytorch的版本
编写如下的代码，运行代码即可了解当前tensorflow的版本
import torch as th
print(th.__version__)
3)查看keras的版本
编写如下的代码，运行代码即可了解当前tensorflow的版本
import keras
print(keras.__version__)
4)查看caffe的版本
编写如下的代码，运行代码即可了解当前tensorflow的版本
import caffe
print(caffe.__version__)
其他AI框架方法类似。
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