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...
cuda.init()print("CUDA所在的显卡:",cuda.Device(0).name()) 1. 2. 3. 4. 在这段代码中,我们首先导入了pycuda库,并初始化了CUDA。然后通过cuda.Device(0).name()来获取CUDA所在的显卡的名称。这里的0表示我们要查看的是第一个CUDA设备,如果你有多个GPU,可以通过改变参数来查看其他GPU的信息。 示例 下...
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...
from numba import cudadef cpu_print(N): for i in range(0, N): print(i)@cuda.jitdef gpu_print(N): idx = cuda.threadIdx.x + cuda.blockIdx.x * cuda.blockDim.x if (idx < N): print(idx)def main(): print('gpu print:') gpu_print[2, 4](8) cuda.synchronize() print('cpu ...
当频繁地使用 tensor.cpu() 将张量从 GPU 转到 CPU(或使用 tensor.cuda() 将张量从 CPU 转到 GPU)时,代价是非常昂贵的。item() 和 .numpy() 也是一样可以使用. detach() 代替。 如果你创建了一个新的张量,可以使用关键字参数 device=torch.device('cuda:0') 将其分配给 GPU。
(x);// 根据输入张量的数据类型,调用CUDA内核函数AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES_AND_HALF(x.scalar_type(),"fused_bias_act_kernel",[&]{fused_bias_act_kernel<scalar_t><<<grid_size,block_size,0,stream>>>(y.data_ptr<scalar_t>(),// 输出数据的指针x.data_ptr<scalar_t>(),// 输入数据的指针...
运行python文件时,在前面加上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=xxx,xxx是你要指定的gpu序号。如CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 python extract_masks.py表示指定了0、2号两个gpu。注意,序号是从0开始排的,所以如果你只有一个gpu,那么就是CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python extract_masks.py。
1. CUDA的安装 2. cuDNN的安装 四、安装tensorflow-gpu(一种深度学习框架) 2. 在虚拟环境中安装tensorflow-gpu 2.8.0 3. 测试GPU速度 五、安装keras(开源神经网络库) 六、安装pyTorch(一种深度学习框架) 七、小结 参考文献 谨以此文章记录一下使用python配置GPU以及安装tensorflow和keras库的过程。
在pychrm终端运行:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3.7 .\train.py --model model.pkl 报错了, 然后我又在cmd中运行,也同样报错 看了很多篇博客,不是说要在putty里面执行就是要在MobaXterm里面执行,但是这两个我电脑都没有,我就想,有没有简单一点的方法。
老夫写python就是一把梭，pip install，pip uninstall，拿起pip就是干。赢了安装新库，输了系统重装。...