可以使用Python中的多种库来测试GPU是否可用。以下是几种常用的方法: 使用PyTorch PyTorch是一个非常流行的深度学习框架,它提供了简单的API来检查GPU的可用性。 python import torch # 检查GPU是否可用 if torch.cuda.is_available(): print("GPU is available") else: print("
torch.cuda.device_count() ''' output : 2 ''' 1. 2. 现在我们定义了两个方便的函数, 这两个函数允许我们在不存在所需所有GPU的情况下运行代码。 def try_gpu(i=0): """如果存在,则返回gpu(i),否则返回cpu()""" if torch.cuda.device_count() >= i + 1: return torch.device(f'cuda:{i}...
importtorch# 导入 PyTorch 库# 检查 GPU 是否可用gpu_available=torch.cuda.is_available()print(f"GPU 可用:{gpu_available}")ifgpu_available:# 获取当前 GPU 的数量num_gpus=torch.cuda.device_count()print(f"可用的 GPU 数量:{num_gpus}")# 获取当前第一个 GPU 的名称gpu_name=torch.cuda.get_devic...
torch.cuda.is_available()-看是否使出为true即可 三、安装并配置tensorflow pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.6.0 Tensorflow的配置代码块如下 Tensorflow的配置代码 importtensorflowastf#Helperlibrariesimportnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromtimeimportt...
to(device) # 将数据移到GPU上 7.4 把测试过程每一次循环中的输入inputs和标签labels也送进GPU images, labels = images.to(device), labels.to(device) # 将数据移到GPU上 附GPU版完整代码如下: ## 1. 导入所需的库 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import ...
第四步: 如果模型存在就使用model.load_state_dict(torch.load("model.pkl")) 加载模型 参数,进行模型的参数优化,每50次,使用torch.save(model.state_dict)保存模型 ,使用to(device) 将训练样本和测试样本放在GPU上 if os.path.exists("model.pkl"): ...
(h) 测试cuDNN是否安装成功 打开cmd,输入: d: 进入到d盘。(因为我的安装路径在d盘,如果安装到c盘的不用切换) 用cd命令进入到CUDA的安装路径中的extras\demo_suite文件,例如(假设安装路径是D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5): ...
CPU 版本测试:继续运行 python 进入交互式环境,分别运行import torch,import torchvision不报错则安装成功。 GPU 版本测试:继续运行python进入交互式环境,分别运行import torch,import torchvision不报错, 再运行print(torch.cuda.is_available())输出 Ture 则表示安装成功 ...
8、CUDA 版本与 GPU 不兼容:安装的 CUDA 版本可能与你的 GPU 不兼容。 9、PyTorch 安装问题:PyTorch 安装可能存在问题,尝试重新安装。 所以现在给大家进行解决方案的汇总,洲洲也是亲自用了好几种方法才排查出来我的问题所在。 三、解决方案 方案一: 安装了cpu版本的torch ...