torch.version.cuda:打印 PyTorch 所使用的 CUDA 版本。 torch.cuda.is_available():检查系统上是否有可用的 CUDA。 torch.cuda.device_count():计算可用的具有 CUDA 功能的设备数量。 CUDA 设备详情: torch.cuda.get_device_name(i):获取指定索引 i 处的 CUDA 设备名称。 torch.cuda.get_device_capability(i...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 #等待安装完成,之后进行验证,依次输入以下命令,GPU和CPU都可以使用这个验证 python import torch print(torch.__version__) #注意是双下划线 torch.cuda.is_available() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 如果结果为t...
比如,4.1 中确定的显卡算力为“7.5”,由“CUDA Runtime Version 和算力对照表”可知可选择的 CUDA 版本为“≥11.0”,4.2 中确定的 CUDA Driver Version 为“11.6”;根据“显卡算力对应的 CUDA 版本≤CUDA Runtime Version≤CUDA Driver Version”,CUDA Runtime Version 可以选择“11.0-11.6”,下载 CUDA 时最好...
一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息 在cmd中输入如下命令: nvidia-smi 二、使用pynvml查看GPU使用情况的命令 首先安装nvidia-ml-py包: 代码及对应解释如下: import pynvmlpynvml.nvmlInit()handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) # 指定显卡号meminfo = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)...
第二章《设置 GPU 编程环境》解释了如何在 Windows 和 Linux 下设置适当的 Python 和 C++开发环境以进行 CUDA 编程。 第三章《使用 PyCUDA 入门》展示了我们在使用 Python 编程 GPU 时最基本的技能。我们将特别看到如何使用 PyCUDA 的 gpuarray 类将数据传输到 GPU 和从 GPU 传输数据,以及如何使用 PyCUDA 的...
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 保存,并输入 source ~/.bashrc #生效 #source /etc/profile 检测环境配置是否生效 nvcc -V 或 nvcc --version #能够显示安装的CUDA版本信息 cudnn下载安装 cudnn官网下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive ...
由于我也是重装了系统,所以算是从0开始搭建python环境,这次从anaconda安装开始, 然后到cuda的相关安装配置,再到cudnn的安装配置,然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境,再各自的虚拟环境里面安装jupyter notebook并完成配置,安装tensorflow的GPU版本和pytorch的GPU版本。这一整套下来,在自己机子上做一些简单...
验证pytorch是否兼容CUDA:双击python.exe,复制以下内容粘贴到python.exe打开的终端里(也可以一行一行复制粘贴后回车) import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) 下图处为true为pytorch兼容CUDA,否则不兼容需要重装兼容你所安装的CUDA的pytorch(可参考https://www.cnblogs.com/huanglinq...
conda install cudatoolkit==10.0.130 安装成功,紧接着: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda search cudnn 如上图所示,有着多个cudatoolkit版本对应cudnn,我们既不择新,也不厌旧,所以我们选择cudnn7.6.4就好: 代码语言:javascript ...
using_colab = Trueif using_colab:import torchimport torchvisionprint("PyTorch version:", torch.__version__)print("Torchvision version:", torchvision.__version__)print("CUDA is available:", torch.cuda.is_available())import sys!{sys.executable} -m pip install opencv-python matplotlib!{sys.exec...