predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] 最终经过网络输出的outputs是一个[batch, labels]的[10000, 10]的Tensor,torch.max(outputs, dim=1)指我们对outsputs的第一个维度(10个数据中)取最大值,torch.max(outputs, dim=1)[1]指的是将所取数的序列号(0-9)返回给predict_y。所以predict_y是一个1...
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...
importtorchdefget_gpu_info(): device = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")ifdevice.type=="cuda":# 获取当前GPU名字gpu_name = torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())# 获取当前GPU总显存props = torch.cuda.get_device_properties(device) total_memory = pr...
首先在python里检查,也是大家用的最多的方式,检查GPU是否可用(但实际并不一定真的在用)importtorch torch.cuda.is_available() False(显示结果:不可用) True(显示结果:可用) importtorch#setting device on GPU if available, else CPUdevice = torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')print(...
背景:希望在python中使用GPU进行深度学习(如CNN)训练,使用到的库有tensorflow, keras, sklearn, scipy. 主要的问题是如何安装版本合适的tensorflow和keras。 2025.3.2更新:发现两点新变化,第一是安装cuDNN必须要登录,在此之前可能要去任务管理器的服务中打开FvSvc进程;第二点是之前的keras库文件更新了导致版本错误,...
pip install torch “` 接下来,在Python代码中导入torch库: “`python import torch “` 然后,使用以下代码查看当前运行的GPU设备: “`python device = torch.device(“cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”) print(“当前运行的GPU设备:”, device) ...
可用#直接调用返回当前可用内存/显存 import torch import pynvml import psutil def get_avaliable_memory(device): if device==torch.device('cuda:0'): pynvml.nvmlInit() handle = pynvml.nvmlDevice…
print(‘GPU is not available’) “` 如果输出结果显示”GPU is available”,则表示GPU可用。 2. 导入必要的库:接下来,需要导入一些必要的库来操作GPU。 “`python import torch import torch.cuda as cuda “` 3. 列出所有可用的GPU设备:可以使用`torch.cuda.device_count()`函数列出计算机上可用的GPU设备...
8、我们输入python进入下Python环境,然后输入import torch,如果没有报错说明可以导入成功。 9、输入torch.cuda.is_available()查看torch是否可以使用显卡,True就代表可以! CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂...