在PyTorch中,我们可以使用如下代码获取GPU信息: importtorch defgpu_info() ->str: info ='' foridinrange(torch.cuda.device_count()): p = torch.cuda.get_device_properties(id) info +=f'CUDA:{id}({p.name},{p.total_memory / (1<<20):.0f}MiB)\n' returninfo[:-1] if__name__ =='...
>>>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_device_name(0)'Tesla P40' 4.当前设备索引:torch.cuda.current...
一种是先调用t.cuda.set_device(1)指定使用第二块GPU,后续的.cuda()都无需更改,切换GPU只需修改这一行代码。 更推荐的方法是设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,例如当export CUDA_VISIBLE_DEVICE=1(下标是从0开始,1代表第二块GPU),只使用第二块物理GPU,但在程序中这块GPU会被看成是第一块逻辑GPU,因此此时调...
print("gpu device name: {}".format(torch.cuda.get_device_name(torch.device("cuda:0"))) gpu device name: NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 7.通过device="cpu:0"指定cpu:0设备 device = torch.Tensor([1,2,3], device="cpu:0").device print("device type: {}".format(device)) device type: ...
不过需要注意的是,这样设置之后,GPU的编号会变 GPU编号不一致问题 解释:torch.device("cuda:0")所选择的GPU跟nvidia-smi中的GPU编号不一样 解决:指定编号方式 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importos os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"# xxxxxx其它代码...
PyTorch 的 GPU 加速依赖于 CUDA。 PyTorch 版本和 CUDA 版本匹配: 确保安装的 PyTorch 版本与你计算机上的 CUDA 版本兼容。可以在 PyTorch 官方网站上查看版本兼容性。 使用合适的 GPU 版本: 如果计算机上有多个 GPU,可以使用 torch.cuda.set_device(device_id) 来选择使用哪个 GPU。默认情况下,PyTorch 使用第...
使用torch.cuda.set_device()可以更方便地将模型和数据加载到对应GPU上, 直接定义模型之前加入一行代码即可 torch.cuda.set_device(gpu_id) #单卡 torch.cuda.set_device('cuda:'+str(gpu_ids)) #可指定多卡 但是这种写法的优先级低,如果model.cuda()中指定了参数,那么torch.cuda.set_device()会失效,而且p...
print("x_gpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_gpu.device, x_gpu.is_cuda, id(x_gpu))) # pytorch已经弃用的方法 # x_gpu = x_cpu.cuda() # === module to cuda # flag = 0 flag = 1 if flag: net = nn.Sequential...
to(device) # 将数据放到GPU上计算 data = data.to(device) 调整显存分配:在训练深度学习模型时,需要合理分配显存,以免超出显卡的显存容量。可以使用PyTorch提供的torch.cuda.empty_cache()函数来清除已分配但未使用的显存,以确保充足的显存用于深度学习训练。总的来说,PyTorch支持显卡进行深度学习训练,可以大大提高...