pytorch

import torch
import sys

print(torch.__version__)                # 查看pytorch安装的版本号
print(torch.cuda.is_available())        # 查看cuda是否可用。True为可用，即是gpu版本pytorch
print(torch.cuda.get_device_name(0))    # 返回GPU型号
print(torch.cuda.device_count())        # 返回可以用的cuda（GPU）数量，0代表一个
print(torch.version.cuda)   

print(f"pytorch版本为: {torch.__version__}")  # pytorch版本为: 2.0.0+cu118
print(f"Python版本为: {sys.version}")         # Python版本为: 3.8.18 (default, Sep 11 2023, 13:39:12) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
print(f"cuda 版本为: {torch.version.cuda}")   # cuda 版本为: 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])