使用torch.cuda.is_available()函数来检查CUDA(即GPU)是否可用。这个函数会返回一个布尔值,表示当前环境中是否有可用的CUDA设备。 python if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available. GPU can be used for computations.") device = torch.device("cuda") # 设置设备为GPU else: print("CUDA ...
importtorch# 检查 PyTorch 是否可用iftorch.cuda.is_available():device="cuda"else:device="cpu"# 创建一个张量(Tensor)x=torch.rand(5,3).to(device)print(f"Created tensor on{device}:")print(x)# 测试简单运算y=torch.rand(5,3).to(device)z=x+yprint("Result of adding two tensors:")print(...
4、查看CUDA版本 GPU版本的pytorch的安装比CPU版本多了几个步骤,需要根据自己的电脑的CUDA版本来选择,在安装的时候通过: navida control panel-- 左下角的系统消息--组件中可查看自己的CUDA版本 如图我的显卡的CUDA版本是11.1 5、下载和自己主机电脑一致版本的CUDA 下载地址:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer ...
将请求数据进行处理,得到可以 feed 给 codeBERT 模型的 tensor。 defpreprocess(self,requests):input_batch=Noneforidx,datainenumerate(requests):input_text=data.get("data")ifinput_textisNone:input_text=data.get("body")logger.info("Received codes:'%s'",input_text)ifisinstance(input_text,(bytes,byte...
1 首先,查看cuda的bin目录下是否有nvcc: ls /usr/local/cuda/bin如果存在, sudo vim ~/.bashrc进入配置文件; 在最后面添加以下两行: 注意:在vim中通过Esc退回命令模式,通过I切换到输入模块,在输入模式下才可以输入文本 export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH ...