importtorch# 导入PyTorch库# 检查GPU是否可用iftorch.cuda.is_available():print("GPU可用")# 获取GPU数量gpu_count=torch.cuda.device_count()print(f"可用GPU数量:{gpu_count}")# 获取每个设备的名称foriinrange(gpu_count):gpu_name=torch.cuda.get_device_name(i)print(f"设备{i}:{gpu_name}")else...
import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy import matplotlib.pyplot as plt import datetime import os from tqdm import tqdm # 设置设备的选取,如果本机配置了GPU、CUDA、CUDNN即选用CUDA,否则选用CPU device = (torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.div...
pytorch验证GPU版本是否可用 pytorch验证GPU版本是否可⽤import torch torch.cuda.is_available()True torch.cuda.current_device() torch.cuda.device(0)<torch.cuda.device object at 0x0000023034332438> torch.cuda.device_count()1 torch.cuda.get_device_name(0)'GeForce GTX 1660'———
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 importtorch torch.cuda.is_available() True torch.cuda.current_device() 0 torch.cuda.device(0) <torch.cuda.deviceobjectat0x0000023034332438> torch.cuda.device_count() 1 torch.cuda.get_device_name(0) 'GeForce GTX 1660' ——— 版权声明:本文为CSDN博主「M...
pytorch验证GPU版本是否可用 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 importtorch torch.cuda.is_available() True torch.cuda.current_device() 0 torch.cuda.device(0) <torch.cuda.deviceobjectat0x0000023034332438> torch.cuda.device_count()...
首先来检测PyTorch是否可以被引用,在Python Console输入import torch并回车,如果不报错,即为正常引用: 之后再分别输入print(torch.__version__)和print(torch.cuda.is_available())来查看Pytorch版本,以及是否可以调用GPU: 可以看到分别显示 1.13.1+cu117 和 True,代表版本是1.13.1,且是cuda11.7版本的,如果是cpu版...
1. 使用 PyTorch 的算子; 2. 可以使用异构的批数据; 3. 可微分; 4. 能够使用 GPU 加速; 这样一来,PyTorch3D 吸收了深度学习框架的优势,同时能够专门针对 3D 建模渲染等进行计算,有着很好的性能和应用优势。 主要特性 PyTorch3D 主要有三个值得注意的新特性,这些特性在 FaceBook 的博客中进行了介绍。