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
代码首先通过torch.cuda.is_available()函数检查CUDA是否可用。这个函数会返回一个布尔值,如果CUDA可用,则返回True;否则返回False。 如果CUDA可用,创建一个指向"cuda:0"的torch.device对象: 如果CUDA可用(即torch.cuda.is_available()返回True),则代码会创建一个指向CUDA设备(通常是GPU)的torch.device对象。这里的"...
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()) >>> print(torch.__version__) >>...
parser.add_argument('--device', type=str, default='cuda', help='device to use') parser.add_argument('--device', type=str, default=('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'), help='device to use') args = parser.parse_args() quantize(args.checkpoint_path, args.mode, args...
if device == "cuda" and not torch.cuda.is_available(): print("CUDA is not available but --device is set to cuda, using CPU instead") device = "cpu" start_time = time.perf_counter() run_dir = args.run_dir @@ -97,14 +103,14 @@ def main(): hwav, sr = denoise( dwav=dw...
self.device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") # We might call these to figure out what's actually installed, # if we want to populate UI dropdowns: self.attn_backends=get_available_backends()# e.g. { 'xformers': True, 'flash_attn': False, ... } ...
import torch …… 示例一: import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1,2' # gpu0、gpu1、gpu2可见 import torch device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 两句一起使用,此处cuda:0代表可见的第1张卡即 gpu0 为主卡 ...
device("cuda:{}".format(args.gpu) if torch.cuda.is_available() else "cpu") if args.gpu >= 0: model.eval().to(device) # model.load_state_dict(torch.load(fusion_model_path)) print('fusionmodel load done!') vi_path = '/user33/objectdetection/test_all/U2Fusion2/' ir_...
cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu" print(f"Using {device} device") asr_pipe = pipeline( "automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-large-v3-turbo", torch_dtype=torch.float16, device=device, ) vocos = Vocos.from_pretrained("chara...