1. 使用nvcc -V查看cuda的版本，注意不是nvidia-smi。关于两者的区别：简而言之，CUDA有2个主要的API，runtime和driver API。nvidia-smi报告当前GPU driver的版本，而nvcc -V报告runtime的版本。一般而言，nvidia-smi报告的 CUDA 版本在数值上等于或高于 nvcc -V 报告的版本(为了兼容性，新的driver兼容旧的runtime API)。关于nvcc vs nvidia-smi更多的查看这里
    !nvcc --version
  2. 使用如下命令安装pytorch 1.6pip install torch==1.6.0 torchvision,根据提示重启colab
    在这里插入图片描述
  3. 检查pytorch的版本，可以看到安装成功。
    在这里插入图片描述

注意：尽管我们的cuda版本高于pytorch1.6官方建议安装的cudatoolkit版本，但这也是可以运行的。因为pytorch1.6安装时所要求的cudatoolkit只是一个python的包，仅包含了pytorch运行时所需的一些东西，不等于nvidia发布的完全版的安装程序。具体看这里

# python
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🥤 COLA: Clean Object-oriented & Layered Architecture
最近提交(Master分支：3 个月前 )
bda50471 - 5 个月前
65e9e39d bump org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin from 3.11.0 to 3.13.0 (#496) bump org.apache.maven.plugins:maven-surefire-plugin from 3.1.2 to 3.2.5 (#497) bump org.springframework.boot:spring-boot-dependencies from 3.1.0 to 3.3.0.(#498) bump org.apache.maven.plugins:maven-javadoc-plugin from 3.6.0 to 3.7.0 (#499) bump commons-cli:commons-cli from 1.5.0 to 1.8.0 (#500) bump org.jacoco:jacoco-maven-plugin from 0.8.10 to 0.8.12 (#501) bump org.apache.maven.plugins:maven-source-plugin from 3.2.1 to 3.3.1 (#502) bump org.wiremock:wiremock-standalone from 3.0.1 to 3.0.3 (#503) 5 个月前
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