踏入深度学习的殿堂！Python，PyTorch、torchvision与CUDA版本精准匹配，开启你的深度学习之旅！

import torch
 
# 检查PyTorch版本
print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
 
# 检查torchvision版本
from torchvision import __version__ as torchvision_version
print(f"torchvision version: {torchvision_version}")
 
# 检查CUDA版本
from torch.utils.cpp_extension import CUDA_HOME
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}, CUDA version: {torch.version.cuda}")
if torch.cuda.is_available():
    print(f"CUDA HOME: {CUDA_HOME}")
 
# 检查cuDNN版本
if torch.backends.cudnn.enabled:
    print(f"cuDNN version: {torch.backends.cudnn.version()}")

这段代码首先导入了PyTorch库，然后分别打印出PyTorch、torchvision的版本，以及CUDA是否可用和CUDA的版本信息。如果CUDA可用，还会打印CUDA\_HOME路径。如果cuDNN已启用，还会打印cuDNN的版本。这样可以帮助用户确认他们的环境配置是否与PyTorch、CUDA和cuDNN的版本相匹配。