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。如果系统支持CUDA,并且至少有一个NVIDIA GPU可用,那么torch.cuda.is_available()将返回True,否则返回False。 "cuda:0":如果CUDA可用,这部分代码会选择使用CUDA设备,其中的"cuda:0"表...
GPU（Graphic Process Units，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矩阵运算并行化执行，...
importtorch# 步骤一:检查可用的GPU设备device_count=torch.cuda.device_count()ifdevice_count>0:print("可用的GPU设备数量:",device_count)else:print("未检测到可用的GPU设备")# 步骤二:设置使用的GPU设备device_index=0torch.cuda.set_device(device_index)# 步骤三:在代码中指定使用的GPU设备device=torch.d...
检查torch的版本 输入python >>> import torch >>> print(torch.__version__) 1. 2. 3. 如果带有cpu字样说明你装的不是 gpu版本的, 需要重新安装pytorch 我的是cpu版本的. 于是重装. 再次测试 输入python >>> import torch >>> print(torch.cuda.is_available()) ...
可以尝试使用以下代码来解决CUDA error问题: importtorch.backends.cudnnascudnn cudnn.benchmark=True cudnn.deterministic=True # 添加这个代码,禁用CUDA的自检功能,防止触发device-side assert错误 torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)
if tf.test.is_gpu_available(): print(tf.test.gpu_device_name()) else: print("TF cannot find GPU") import torch import torchvision if torch.cuda.is_available(): print(torch.cuda.get_device_name(0)) else: print("Torch cannot find GPU") 👍 5 ️ 4 Member...
这个错误提示说明在尝试反序列化(deserialize)一个在 CUDA 设备(GPU)上的对象时,但是当前环境下 CUDA 不可用。如果你在 CPU-only 的机器上运行代码,请在使用 torch.load() 时加上参数 map_location=torch.device(‘cpu’),将存储映射到 CPU 上。例如: ...
import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextIteratorStreamer model_id = 'meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf' if torch.cuda.is_available(): model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, device_map='auto', load_in_4bit=True ) 👍 2 wkgcass comme...
# AVAILABLE_COMPUTE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" parser = argparse.ArgumentParser(description="GPT-SoVITS api") parser.add_argument("-s", "--sovits_path", type=str, default=g_config.sovits_path, help="SoVITS模型路径") parser.add_argument("-g", "--gpt_pa...