importtorchdefcheck_cuda_usage():# 检查 CUDA 是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA is available")# 获取可用设备数量gpu_count=torch.cuda.device_count()print(f"Number of available CUDA devices:{gpu_count}")# 当前使用的设备current_device=torch.cuda.current_device()print(f"Current CU...
1.检查是否安装CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由 NVIDIA 推出的一种并行计算平台和编程模型,用于利用 NVIDIA GPU(Graphics Processing Unit)的强大计算能力进行高性能计算任务。CUDA 的主要特点是可以利用 GPU 上的数千个并行处理单元来加速计算,使得许多复杂的计算任务可以在较短时间内得到结果。 CUDA...
cuda = torch.device('cuda') # 默认CUDA设备 cuda0 = torch.device('cuda:0') cuda2 = torch.device('cuda:2') # GPU 2 (these are 0-indexed) x = torch.tensor([1., 2.], device=cuda0) # x.device is device(type='cuda', index=0) y = torch.tensor([1., 2.]).cuda() # y....
m.def("forward", &two_sum_gpu,"sum two arrays (CUDA)"); } 在C++文件中实现算子的封装,文件开头的宏定义函数是为了保证传入的向量在cuda上(CHECK_CUDA)、传入的向量中元素地址连续(CHECK_CONTIGUOUS)。two_sum_launcher是对cuda文件中的声明。 ...
#define CHECK_CUDA(x) TORCH_CHECK(x.device().is_cuda(), #x " must be a CUDA tensor") #define CHECK_CONTIGUOUS(x) TORCH_CHECK(x.is_contiguous(), #x " must be contiguous") #define CHECK_INPUT(x) CHECK_CUDA(x); CHECK_CONTIGUOUS(x) ...
检查您的代码中是否正确设置了PyTorch使用CUDA的相关参数。在PyTorch中,可以使用torch.cuda.is_available()函数检查CUDA是否可用,使用torch.cuda.device_count()函数获取可用的CUDA设备数量。 如果您的GPU不支持CUDA,可以考虑升级您的GPU或者在CPU上运行PyTorch代码。 腾讯云提供了一系列与深度学习和GPU计算相关的产品和服...
device = torch.device("cpu") train_kwargs = {'batch_size': args.batch_size} test_kwargs = {'batch_size': args.test_batch_size}ifuse_cuda: cuda_kwargs = {'num_workers':1,'pin_memory':True,'shuffle':True} train_kwargs.update(cuda_kwargs) ...
pyplot as pltimport timeimport osimport cv2import nvidia_smiimport copyfrom PIL import Imagefrom torch.utils.data import Dataset,DataLoaderimport torch.utils.checkpoint as checkpointfrom tqdm import tqdmimport shutilfrom torch.utils.checkpoint import checkpoint_sequentialdevice="cuda" if torch.cuda.is_...
device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" %matplotlib inline import random nvidia_smi.nvmlInit() 导入训练和测试模型所需的所有包。我们还初始化nvidia-smi。 定义数据集和数据加载器 #Define the dataset and the dataloader. train_dataset=datasets.ImageFolder(root="/content/dog-cat-full...