在PyTorch中,我们可以使用torch.cuda模块来检查GPU的使用情况。以下是检查可用GPU数量的代码示例: importtorch# 检查是否有CUDA支持iftorch.cuda.is_available():print("CUDA is available!")# 获取可用的GPU数量num_gpus=torch.cuda.device_count()print(f"Number of GPUs:{num_gpus}")else:print("CUDA is not...
1.查看cuda是否可用:torch.cuda.is_available() copy 1 2 3 >>>importtorch>>>torch.cuda.is_available()True 2.查看gpu数量:torch.cuda.device_count() copy 1 2 >>>torch.cuda.device_count()3 3.查看gpu名字,设备索引默认从0开始:torch.cuda.get_device_name(0) copy 1 2 >>>torch.cuda.get_d...
importtorch# 查询系统中可用的GPU数量gpu_count=torch.cuda.device_count()print("可用的GPU数量为:",gpu_count)# 检查是否有可用的GPUiftorch.cuda.is_available():# 将张量移动到GPU上device=torch.device("cuda")x=torch.tensor([1,2,3]).to(device)y=torch.tensor([4,5,6]).to(device)# 在GPU...
判断是否有可用的GPU设备:if torch.cuda.is_available(): 打印GPU设备数量:print('Number of available GPUs:', torch.cuda.device_count()) 打印每个GPU的名称和索引:for i in range(torch.cuda.device_count()): print('GPU name:', torch.cuda.get_device_name(i), 'Index:', i) 打印GPU的总内存...
Pytorch中查看GPU信息 本文摘自:知乎 用Pytorch中查看GPU信息 1. 返回当前设备索引 torch.cuda.current_device() 2. 返回GPU的数量 torch.cuda.device_count() 3. 返回gpu名字,设备索引默认从0开始 torch.cuda.get_device_name(0) 4. cuda是否可用
torch.cuda.is_available()# 查看GPU数量 torch.cuda.device_count()# 查看GPU名字 torch.cuda.get_device_name(0)# 查看当前设备索引 torch.cuda.current_device() import torch torch.cuda.is_available() True torch.cuda.device_count() 1 torch.cuda.get_device_name(0) ...
使用多卡训练的方式有很多,当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU:使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量(Windows平台类似),其中每个GPU被编上了序号:[0,1]: 《Pytorch中多GPU训练指北》 在我们设备中确实存在多卡的条件下,最简单的方法是直接使用torch.nn.DataParallel将你的模型wrap一下即可: ...
关于pytorch之GPU使用以及#CUDA_VISIBLE_DEVICES使用 1.使用命令nvidia-smi查看当前GPU数量,其中每个GPU被编上了顺序的序号,比如是4个GPU,就是[0,1,2,3] 我这台电脑就没GPU 2.在默认情况下,标号为0的显卡为主卡,如果有多个的话 通过os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]指定所要使用的显卡,如: ...
判断GPU的数量 torch.cuda.device_count() import torch dc = torch.cuda.device_count() print(dc) # 2 查看当前使用的GPU序号 torch.cuda.current_device() import torch print(torch.cuda.current_device()) # 0 查看指定GPU的容量、名称 import torch device = torch.device("cuda:0") print(torch.cud...