当你遇到print(torch.cuda.is_available())返回False的情况时,可以按照以下步骤进行排查和解决: 确认PyTorch是否正确安装: 首先,确保你已经正确安装了PyTorch。你可以通过以下代码检查PyTorch的版本,以确保它已安装: python import torch print(torch.__version__) 如果未安装或版本不正确,你可以通过以下命令安装或更...
python -c "import torch;print(torch.cuda.is_available())" (Optional for Linux users) Output of /opt/rocm/bin/rocminfo --support ROCk module version 6.7.0 is loaded HSA System Attributes Runtime Version: 1.13 Runtime Ext Version: 1.4 System Timestamp Freq.: 1000.000000MHz Sig. Max Wait ...
check 一下Tensor的精度类型, 附Pytorch目前支持的数据类型~DatatypeCPU TensorGPU Tensor 16 bitNonetor...
今天给新电脑配置pytorch深度学习环境,最后调用python打印print(torch.cuda.is_available())一直出现false的情况(也就是说无法使用GPU),最后上网查找资料得出报错的原因:下载的pytorch是CPU版本,而非GPU版本。 2.报错原因 按照最开始的方法,在pytorch的官网上根据自己的cuda版本(笔者为cuda11.5)使用对应的指令在conda pr...
如下图: use_cuda默认是false;这里强调的是在调用config.use_cuda时,参数值是来自于torch.cuda.is_available();而不是来源于参数列表 另外python中: 1.单下划线_foo代表不是直接访问类属性,需要通过类提供的接口进行访问,也不能from xxx import 进行导入; 2.双下划线开头的__foo代表类的私有成员; 3.以双下划...
check 一下Tensor的精度类型, 附Pytorch目前支持的数据类型~DatatypeCPU TensorGPU Tensor 16 bitNone...