检查CUDA是否能在命令行中被正确识别: 使用nvcc --version命令来检查CUDA编译器是否安装,并显示其版本信息。如果CUDA已安装,这个命令将显示CUDA的版本信息。 bash nvcc --version 运行一个简单的CUDA程序来验证其功能: 你可以编写一个简单的CUDA程序来进一步验证CUDA是否可用。以下是一个简单的CUDA C++程序示例,...
首先,我们需要导入PyTorch库。 import torch 然后,我们可以使用torch.cuda.is_available()函数来检查CUDA是否可用。如果返回值为True,则表示CUDA可用;如果返回值为False,则表示CUDA不可用。 print(torch.cuda.is_available()) 如果CUDA不可用,我们需要检查是否已正确安装CUDA。在命令行中运行以下命令: nvcc --version ...
在conda prompt 中 检查是否有可用的GPU版本 检验cuda是否安装成功 一、验证电脑上的NVIDIA驱动是否安装成功。 二、安装CUDA 打开cmd窗口验证NVIDIA cuda是否安装成功(有的博客说需要安装后添加环境变量,我在添加环境变量之前验证是否安装成功,显示成功了,于是乎没有再添加其他的环境变量(我去系统变量里看了一下已经有...
1.1.2.安装CUDA A: 下载正确版本的cuda: 进入Nvidia CUDA下载官网(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),下载对应版本的CUDA-Toolkit,首先在官网查看对应Release Notes(https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#abstract)版本发布信息: 由于conda的清华镜像源还没有cuda10.2的版...
0.5.检查cuda是否可用.bat 0.检查cuda版本.bat 1.检查基础模型性能.bat 2.开始微调训练.bat 3.检查lora性能.bat check_cuda.py fine-tuning.py readme.md requirements.txt test-base.py test-lora.py test.png Breadcrumbs Unsloth-Windows-fineTuning-Qwen2 / 0.5.检查cuda是否可用.bat Latest commit zcxey...
1'''2用于检查torch是否可以工作3cuda是否可以与torch匹配4检查一下有几张卡可以用5'''6importtorch7print(torch.__version__)8print(torch.cuda.is_available())9print(torch.cuda.device_count())10cout =torch.cuda.device_count()11foriinrange(0,cout):12print('第',i,'张:',torch.cuda.get_devi...
检查的语句是torch.cuda.is_available()。如果设备可用,我们将默认的数据类型设为torch.cuda.FloatTensor。然后,我们打印出CUDA找到的设备名。这段标准代码同时设置一个PyTorch设备,在没有默认使用GPU的情况下,允许我们通过代码将数据传入GPU。如果CUDA不可用,则设备会指向CPU。
根据安装的cuda版本选择对应的cuDNN的版本即可,比如我们演示的是cuda 10.2版本,这里就选择对应的7.6.5版本的cuDNN就好。下载好后是个压缩文件,解压后得到3个文件夹:bin,include,x64,将这三个文件下的内容分别拷贝到安装的cuda目录对应的bin,include,x64文件夹下即可,cuda的默认安装路径如下: 完成了cuda和cuDNN的...
cuda错误检查函数 cuda大部分库函数的返回值都是cudaError_t,所以可以用一个函数来接收其他库函数的返回值,从而判断该库函数是否正常执行 这个函数可以用宏来实现 #define CHECK(call) \ do \ { \ const cudaError_t error_code = call; \ if (error_code != cudaSuccess) \...