pytorch
import torch
import sys
print(torch.__version__) # 查看pytorch安裝的版本號(hào)
print(torch.cuda.is_available()) # 查看cuda是否可用菠劝。True為可用泣栈，即是gpu版本pytorch
print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 返回GPU型號(hào)
print(torch.cuda.device_count()) # 返回可以用的cuda（GPU）數(shù)量街佑，0代表一個(gè)
print(torch.version.cuda)
print(f"pytorch版本為: {torch.__version__}") # pytorch版本為: 2.0.0+cu118
print(f"Python版本為: {sys.version}") # Python版本為: 3.8.18 (default, Sep 11 2023, 13:39:12) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
print(f"cuda 版本為: {torch.version.cuda}") # cuda 版本為: 11.8
pyq
import torch
from torch_geometric.data import Data
edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2],
[1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long)
x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)
data = Data(x=x, edge_index=edge_index)
print(data) # Data(x=[3, 1], edge_index=[2, 4])
