7、 在PyTorch官网复制安装GPU版本pytorch的命令 最终尝试可以正常使用 五、通过pycharm新建工程测试是否可以正常使用 一开始选择interpreter需要自己在目录中找到各个虚拟环境下的python.exe 后面就可以自动加载了 并在mian.py中输入如下代码进行测试 在pytotch_gpu的虚拟环境中,即有GPU,测试结果为TRUE和数量为1 后面是...
接下来,可以使用以下代码片段来检查 PyTorch 是否可以使用 GPU: importtorch# 检查 GPU 是否可用iftorch.cuda.is_available():print("GPU 可用!")else:print("GPU 不可用!") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 运行上述代码,如果在你的机器上安装了合适的驱动和库,应该会看到“GPU 可用!”的消息。 获取当前设备...
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