如果返回值为True,则说明你的PyTorch是安装了GPU支持版本;如果为False,则是CPU版本。 2. 进一步的信息获取 你还可以获取关于当前设备的信息。如果CUDA可用,你可以查看可用的GPU设备数量以及每个设备的名称: ifcuda_available:print("Number of available GPUs:",torch.cuda.device_count())foriinrange(torch.cuda.d...
conda list #看有没有pytorch或者torch # 启动Python解释器。 python # 下面是在Python环境中执行的命令,用于验证PyTorch是否正确安装。 # 导入PyTorch库。 import torch # 检查是否可以使用CUDA(即是否支持GPU加速)。在这种情况下,我们期望返回False,因为我们安装的是CPU版本。 torch.cuda.is_available() #如果显示F...
以前版本的PyTorch允许在不同形状的张量上执行某些逐点函数,只要每个张量中的元素数相等。然后,通过将每个张量视为一维来执行逐点操作。PyTorch现在支持广播,“一维”的点式行为被认为是不推荐的,并且在张量不可广播但具有相同数量的元素的情况下,将生成Python警告。例如: torch.add(torch.ones(4,1), torch.randn(...