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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。