torch.cuda.is_available()是PyTorch中的一个函数,用于检测当前环境是否支持CUDA,即是否可以使用NVIDIA的GPU进行加速计算。如果系统安装了正确版本的CUDA和cuDNN,并且PyTorch也是用支持CUDA的版本编译的,那么该函数将返回True,表示可以使用GPU进行加速;否则返回False,表示只能使用CPU进行计算。
是 cuda:0，那说明cuda安装肯定是没问题的，那就是这个指定GPU的数值出错了。
发觉安装的版本不对,安装了cpu版本,于是去https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu111/中手动下载了包,放在虚拟环境项目目录中,直接pip下载,安装上了这些包后返回true。
T4卡的服务器,直接按安装流程,上去就可以torch.cuda.is_available() 为True,所以我以为安装了直接就是GPU版本的了。 后来我本地win10机器,本来就有cuda12.2,同样方法安装好后,torch.cuda.is_available() 就是False,不知道怎么办了。KoeYe commented Jun 7, 2024 torch和cuda的版本是匹配的么,你可以参考这个...
If you try to restrict torch to not see any CUDA devices it will still find it and break on the first call with no CUDA-capable device is detected. zagoruys@rio:~$ CUDA_VISIBLE_DEVICES= ipython In [1]: import torch.cuda In [2]: torch.cuda.is_available() Out[2]: True In [3]...
2.在网络上查阅相关文档后,猜测可能是自己CUDA版本不兼容的问题。于是更新了显卡驱动,将CUDA版本从10.2更新到了11.7。再次通过运行命令print('GPU存在:',torch.cuda.is_available()),输出为True,说明能检查到电脑显卡,问题解决。 总结: 针对安装pytorch不能够正常读取显卡的问题,首先不应该考虑的是安装pytorch出问题,...
2.在网络上查阅相关文档后,猜测可能是自己CUDA版本不兼容的问题。于是更新了显卡驱动,将CUDA版本从10.2更新到了11.7。再次通过运行命令print('GPU存在:',torch.cuda.is_available()),输出为True,说明能检查到电脑显卡,问题解决。 结语 针对安装pytorch不能够正常读取显卡的问题,首先不应该考虑的是安装pytorch出问题,如...
3. 【FAQ】为什么torch.cuda.is_available返回False是【Pytorch神经网络实战】5天搞定Pytorch框架是什么体验!的第3集视频,该合集共计24集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
安装torchvision 最后我们检测Pytorch-GPU是否安装完成 先使用命令pip list查看已安装的包列表,再输入命令python,然后 torch.cuda.is_available(),输出True,即安装成功 ·END·
use_8bit_adam=True, adam_beta1=0.9, adam_beta2=0.999, adam_weight_decay=0.01, adam_epsilon=1e-08, max_grad_norm=1.0, allow_tf32=None, prior_generation_precision=None, local_rank=-1, xformers=True, pre_compute_text_embeddings=None, tokenizer_max_length=None, text_encoder_use_attentio...