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__ =='__main__': print(gpu_info())...
importtorchdefget_gpu_info(): device = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")ifdevice.type=="cuda":# 获取当前GPU名字gpu_name = torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())# 获取当前GPU总显存props = torch.cuda.get_device_properties(device) total_memory = pr...
torch.cuda.mem_get_info(device)提供了一个独特的视角,它不局限于进程,而是揭示指定设备在当前时刻的剩余可用显存量。大语言模型部署框架 VLLM 就在其源码中使用该方法评估指定 GPU 的剩余可用显存,用于预划分整块 KV Cache 空间,减少显存碎片。 调用该函数会返回两个数值,以字节为单位: 第一个数值是指定 GPU ...
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: ...
torch.device(‘cuda’) 与 torch.device(‘cuda:0’)在进行计算时,对于单卡计算机而言,没有任何区别,都是唯一的那一张GPU。其中0表示GPU的索引,表示第几个GPU,在单卡机,只能是torch.device(‘cuda:0’),如果0换成其他数字则会报错越界。 模型可视化 ...
f)在此处检查一下系统和CUDA-Capable device的连接情况 二:安装cuDNN 2.1下载: 2.2安装: 2.3动态文件更改: 2.4测试: 三:安装pytorch 官网上的3种方法(conda,pip等) 源码安装 准备工作1:关于anaconda 准备工作2:配置环境 准备工作3:安装基本的依赖 安装:clone并安装 ...
CPU是i5-8250u，操作系统是win10。如果想要使用gpu版本的pytorch，首先得安装一个自己显卡支持的CUDA版本...
当然，使用pip也可以：# CUDA 10.0 pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0 -f https:/...
total capacity:由 cudaMemGetInfo 返回的 device 显存总量; already allocated:由统计数据记录,当前为止请求分配的 size 的总和; free:由 cudaMemGetInfo 返回的 device 显存剩余量; reserved:BlockPool 中所有 Block 的大小,与已经分配的 Block 大小的总和。 即 [reserved] = [already allocated] + [sum size...