'可用'if(torch.cuda.is_available())else'不可用')print('显卡数量:',torch.cuda.device_count())print('是否支持BF16数字格式:','支持'if(torch.cuda.is_bf16_supported())else'不支持')print('当前显卡型号:',torch.cuda.get_device_name())print('当前显卡的CUDA算力:'...
conda activate PyTorch 通过nvcc -V和nvidia-smi分别查看cuda版本: 这里我系统最高可支持的是11.6的cuda。 2. 检测cuda的可行性 3. 检测cudnn可用性 由此可见,可行! 4. 检测方法汇总 >>> import torch >>> torch.cuda.is_available() # cuda是否可用 True >>> print(torch.version.cuda) # 查看pytorch ...
import torch print(torch.cuda.is_available()) # 返回True 接着用下列代码进一步测试 print(torch.zeros(1).cuda())
print('显卡是否可用:','可用' if(torch.cuda.is_available()) else '不可用') print('显卡数量:',torch.cuda.device_count()) print('是否支持BF16数字格式:','支持' if (torch.cuda.is_bf16_supported()) else '不支持') print('当前显卡型号:',torch.cuda.get_device_name()) print('当前显卡...