如果torch.cuda.is_available()返回False,通常表示PyTorch无法检测到可用的CUDA GPU设备。 这种情况可能由多种原因引起,以下是一些常见的排查步骤和解决方案: 检查CUDA安装: 确保CUDA已经正确安装在你的系统上。可以通过在命令行中运行nvcc --version来检查CUDA是否安装成功。 如果CUDA未安装或版本不正确,需要下载并安装...
(PyTorch) loong@home:~$ python -c "import torch;print(torch.cuda.is_available())" False Operating System Ubuntu 22.04.4 LTS (Jammy Jellyfish) CPU Intel(R) Core(TM) i7-9700 CPU @ 3.00GHz GPU AMD Radeon RX 7900 XTX ROCm Version ROCm 6.1.0 ROCm Component No response Steps to Reprodu...
class_names = image_datasets['train'].classes #训练集的名字蜜蜂或蚂蚁 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") #判断能否使用gpu加速 print(class_names) #打印输出名字 def imshow(inp, title): #定义图片输出函数 inp = inp.numpy().transpose((1, 2, 0)) ...
torch.cuda.is_available() True就是可以被使用 tensor 数据类型转换 torch.long() #将tensor转换为long类型 torch.half() #将tensor转换为半精度浮点类型 () #将该tensor转换为int类型 torch.double() #将该tensor转换为double类型 torch.float() #将该tensor转换为float类型 torch.char() #将该tensor转换为c...
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model_name = "Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) ...
我在cmd中运行py..我在cmd中运行python,import torch torch.cuda.is_avilable()返回值是true;但在pycharm中运行没有返回值,运行一些其他代码还会出现torch
Hi, I am getting the following error after running “import torch” command as shown below: I have Jetpack 5.1.2 installed on my Jetson AGX Xavier. Please let me know how to resolve this error. The CUDA version installe…
pip install -q transformers accelerate bitsandbytes einops# 设置设备,优先使用 GPUdevice = "cuda" if torch.cuda.is_available else "cpu"print(f"Using device: {device}") 加载与配置模型 我们选用 Qwen/Qwen1.5-7B-Chat 模型,它相较于更重型的 Qwen2.5-Omni,首次推理速度更快,更适合轻量部署。
Is CUDA available: False CUDA runtime version: No CUDA GPU models and configuration: No CUDA Nvidia driver version: No CUDA cuDNN version: No CUDA HIP runtime version: N/A MIOpen runtime version: N/A Versions of relevant libraries: [pip] numpy==1.17.3 [pip] torch==1.7.1+cpu [pip]...
if torch.cuda.is_available(): loss_fn = loss_fn.cuda() # 优化器 # learning_rate = 0.01 # 1e-2=1 x (10)^(-2) = 1 /100 = 0.01 learning_rate = 1e-2 optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(), lr=learning_rate) ...