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一、基本指令指令：ip addr确定python版本：ls /usr/bin/python*指令：sudo -i（从$变成#）打开命令行：Win

一、基本指令指令：ip addr确定python版本：ls /usr/bin/python*指令：sudo -i（从$变成#）打开命令行：Win+R二、在 Ubuntu 上安装 PyTorch 的一般步骤如下：

打开终端您可以通过按下“Ctrl + Alt + T”组合键或从应用程序菜单中选择终端来打开终端确认您的计算机是否已安装 Python 3在终端中，输入以下命令并按回车键： python3 --version 。

复制代码如果您的计算机上已安装 Python 3，则会显示 Python 3 的版本号安装 PyTorch在终端中，输入以下命令并按回车键： pip3 install torch torchvision 。

复制代码这将使用 pip3 工具下载并安装 PyTorch 和 torchvision 库这可能需要一些时间，具体取决于您的互联网连接速度和计算机性能检查 PyTorch 是否已成功安装在终端中，输入以下命令并按回车键：。

python3 -c "import torch; print(torch.__version__)" 复制代码如果 PyTorch 已成功安装，则应该看到 PyTorch 的版本号三、要确认 NVIDIA GPU 的计算能力（Compute Capability），您可以使用 NVIDIA 提供的 deviceQuery 工具。

该工具可以在命令行中运行，并显示有关您的 GPU 的详细信息，包括其计算能力以下是在 Ubuntu 中使用 deviceQuery 工具的步骤：首先，您需要安装 NVIDIA CUDA 工具包您可以按照 NVIDIA 官方文档的说明进行安装，或者使用以下命令：。

sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit 复制代码安装完成后，您可以在终端中导航到 CUDA 工具包的安装目录默认情况下，该目录为 /usr/local/cuda/。

您可以使用以下命令进入该目录：cd /usr/local/cuda/ 复制代码进入 samples 目录，并找到 1_Utilities/deviceQuery 目录：cd samples cd 1_Utilities/deviceQuery/ 复制代码

编译 deviceQuery 工具：sudo make 复制代码运行 deviceQuery 工具：./deviceQuery 复制代码运行后，您将看到有关您的 GPU 的详细信息，包括其计算能力在输出中，您应该会看到类似于以下内容的行：。

Compute capability: 7.5 复制代码这表明您的 GPU 的计算能力为 7.5。