1. 导入PyTorch库 首先,确保你已经安装了PyTorch,并且它支持CUDA(GPU加速)。然后,在Python脚本或Jupyter Notebook中导入PyTorch库: python import torch 2. 检查GPU是否可用 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...
PyTorch 是否正确安装:确保没有安装旧版或者错误的库,您可以通过pip list | grep torch查看当前安装的版本。 CUDA 驱动程序:如果您希望使用 GPU 硬件加速,确保 CUDA 驱动程序已正确安装并且与 PyTorch 版本兼容。 Python 和依赖库版本:在某些情况下,不同的 Python 版本和相关依赖库(如 NumPy)可能会影响 PyTorch 的...
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