using namespace torch; //这一句一般是不建议这么使用的 2. 判断CUDA是否可以使用: //测试CUDA是否可以使用 cout << "CUDA is available = " << torch::cuda::is_available() << endl; 3. 其他测试代码: //获取第一块设备信息 c10::Device device = torch::Device(torch::kCUDA, 0); //打印设备...
export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/your/cuda/libs:$LD_LIBRARY_PATH 3. 检查PyTorch安装 确保PyTorch已正确安装并且与你的CUDA版本兼容。你可以使用以下命令检查PyTorch和CUDA的版本信息: import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) print(torch.cuda.get_device_properties(0).name...
libtorch_cuda 是PyTorch 的 CUDA 版本的一部分,用于支持 GPU 加速。您可以通过以下命令检查 PyTorch 是否已正确安装 CUDA 支持: python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 如果返回 True,则 CUDA 可用 如果返回 False,可能是因为 CUDA 没有正确安装或配置。 验证CUDA与PyTorch版本的兼容性: 确保...
cache cleaning is disabled. This flag has no effect if model is on CPU. Setting this flag to true will negatively impact the performance due to additional CUDA cache cleaning operation after each model execution. Therefore, you should only use this flag if you serve ...
因此可以推翻我之前想的(cuda环境的问题)。 2.4 libtorch1.6GPU版本问题 这里就可以肯定是libtorch的GPU问题了。为啥torch::cuda::is_available()会是false呢? 网上的思路是: 在“属性 --> 链接器 --> 命令行 --> 其他选项”中添加: /INCLUDE:?warp_size@cuda@at@@YAHXZ 本人实验了下,按照网上的添加会...
需要进行CUDA的配置命令: 【属性】→【命令行】,输入: /INCLUDE:"?ignore_this_library_placeholder@@YAHXZ"在这里插入图片描述 成功运行: 在这里插入图片描述 注意这里不同版本libtorch对应命令不一,博主是用的cuda12.1对应的libtorch,即LibTorch1.13.1版本。更早版本的可以参考以下命令:...
std::cout <<"cuda:cudnn_is_available()"<< torch::cuda::cudnn_is_available() << std::endl; std::cout <<"cuda::device_count()"<< torch::cuda::device_count() << std::endl; torch::Device device(torch::kCUDA); torch::Tensor tensor1 = torch::eye(3); ...
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run 这里必须先关图形界面,如果不关,运行下面安装的命令之后会报错,装不上(我们这里不需要,这个需要带图形化界面的Ubuntu) systemctl isolate multi-user.target ...
安装结束后需要测试是否成功安装gpu版本的pytorch,这里依旧在torch115_gpu环境下输入python,进入python编程环境后输入import torch 回车后输入torch.cuda.is_available()。如果返回True则安装成功。 (4)打开pycharm并打开需要配置环境的项目,会在右上角提示配置环境,点开配置环境选择conda—>使用已有的环境就可以选择激活...
(1); //检查是否调用cuda torch::DeviceType device_cpu_type = torch::kCPU; torch::DeviceType device_CUDA_type = torch::kCUDA; torch::Device device(device_cpu_type); torch::Device device_cpu(device_cpu_type); if (torch::cuda::is_available()) { std::cout << "CUDA available!