안녕하세요 성민석입니다.
현재 내 컴퓨터에 설치된 PyTorch와 관련된 내용을 한꺼번에 확인하고 싶을 때 유용하게 사용할 수 있는 명령어를 알려드리도록 하겠습니다.
python -m torch.utils.collect_env
글씨가 작아서 안 보이신다면 아래를 확인해주세요.
Collecting environment information...
PyTorch version: 1.8.2
Is debug build: False
CUDA used to build PyTorch: 11.1
ROCM used to build PyTorch: N/A
OS: Ubuntu 18.04.5 LTS (x86_64)
GCC version: (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04) 7.5.0
Clang version: Could not collect
CMake version: Could not collect
Python version: 3.7 (64-bit runtime)
Is CUDA available: True
CUDA runtime version: 9.1.85
GPU models and configuration: GPU 0: GeForce RTX 3080
Nvidia driver version: 460.80
cuDNN version: Probably one of the following:
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.8.1.1
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_adv_infer.so.8.1.1
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_adv_train.so.8.1.1
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_cnn_infer.so.8.1.1
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_cnn_train.so.8.1.1
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_ops_infer.so.8.1.1
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_ops_train.so.8.1.1
HIP runtime version: N/A
MIOpen runtime version: N/A
Versions of relevant libraries:
[pip3] numpy==1.20.2
[pip3] torch==1.8.2
[pip3] torchaudio==0.8.2
[pip3] torchvision==0.9.2
[conda] blas 1.0 mkl
[conda] cudatoolkit 11.1.74 h6bb024c_0 nvidia
[conda] mkl 2021.2.0 h06a4308_296
[conda] mkl-service 2.3.0 py37h27cfd23_1
[conda] mkl_fft 1.3.0 py37h42c9631_2
[conda] mkl_random 1.2.1 py37ha9443f7_2
[conda] numpy 1.20.2 py37h2d18471_0
[conda] numpy-base 1.20.2 py37hfae3a4d_0
[conda] pytorch 1.8.2 py3.7_cuda11.1_cudnn8.0.5_0 pytorch-lts
[conda] torchaudio 0.8.2 py37 pytorch-lts
[conda] torchvision 0.9.2 py37_cu111 pytorch-lts
이렇게 되면 위와 같이 PyTorch의 라이브러리 버전부터 CUDNN이나 CUDA 버전 등 까지 포괄적인 정보를 한꺼번에 보여주는 좋은 명령어 같습니다. 저의 경우 Python 3.7 환경에서 RTX 3080을 사용하고 CUDA 11.1 버전을 사용하고 있기 때문에 위와 같이 정보가 보여지는 것을 확인하실 수 있습니다.
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