这段Python代码使用了PyTorch库中的torch.device函数,其目的是为了确定在当前计算机上应该使用哪种设备来执行PyTorch张量(Tensors)的操作,具体意义如下: torch.cuda.is_available():这个函数用于检查当前系统是否支持CUDA(Compute Unified Device Architecture),也就是NVIDIA的GPU加速计算
代码中的torch.cuda.is_available()函数用于检查CUDA设备(通常是NVIDIA GPU)是否在当前环境中可用。这个函数会返回一个布尔值(True或False): 如果系统中有可用的CUDA设备,并且PyTorch能够与之通信,那么torch.cuda.is_available()将返回True。 如果没有可用的CUDA设备,或者PyTorch无法与之通信(可能是因为没有安装正确的...
gpu命令cuda命令 # device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1" # test=torch.cuda.is_available() print(torch.cuda.device_count()) print(torch.cuda.get_device_name(1)) print(torch.cuda.current_device()) torch.cud...
方案一: 安装了cpu版本的torch 如果你是用的anaconda环境,那么用conda命令安装的pytorch,很有可能装的是cpu版本的,所以直接卸载就可以了。 使用命令卸载安装的cpu版本: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda uninstall pytorch 然后重新安装下:去到这个地址下载:https://pytorch.org/get-started/...
常用代码片段: device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' image = image.to(device)使用torch.cuda.is_available()判断GPU是否可以 PS:后续遇到相关内容会实时更新
torch.device 在每次的使用pytorch的开头我们都要配置好我们训练使用的设备,使用cpu还是gpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 1. to(device) 主要要将两部分加入device: 模型model 创建的所有的tensor(包括所有输入的数据和标签,一些初始化的状态,如rnn的h0) ...
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') class Dst(Dataset): def __init__(self, n): super().__init__() self.n = n def __len__(self): return self.n def __getitem__(self, i): x = torch.randn(128, 100, 200) ...
然后去Nvidia官网(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)下载对应版本CUDA kit。 如果在安装CUDA时出现某一些组件安装错误,请检查在安装之前是否将上一次的安装完全卸载。如果仍然出现安装错误,可以检查一下现有Visual studio版本是否有冲突(不专业,猜的)。如果仍然有一些组件不能安装,或许不影响,直接进行下一步...
首先是cuda的安装,看了一下自己电脑上没有安装cuda,于是安装了11.2版本。 安装后还是不对,用 print(torch.version) print(torch.version.cuda) 也没有确认出错误,于是重新创建了环境,再次安装,再次使用print(torch.version) , print(torch.version.cuda) 发现名称后带有cpu, ...
在安装conda环境后,确定自己电脑有独立显卡mx350,通过命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge尝试安装pytorch。但是在运行命令print('GPU存在:',torch.cuda.is_available()),输出一直为False,说明未能检查到电脑显卡。