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: ...
cuda = torch.device("cuda")# 创建默认的stream,A就是使用的默认streams = torch.cuda.Stream() A = torch.randn((1,10), device=cuda)foriinrange(100):# 在新的stream上对默认的stream上创建的tensor进行求和withtorch.cuda.stream(s):# 存在的问题是:torch.sum()可能会在torch.randn()之前执行B =...
torch.cuda.is_available() # 看看Cuda操作的第0个显卡是什么(device就是显卡) torch.cuda.device(0) # 看看一共有几个显卡 torch.cuda.device_count() # 显示第0个显卡(device)的名字 torch.cuda.get_device_name(0) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 五、安装Cuda的坑 1...
1.torch.cuda.device_count():计算当前可见可用的GPU数 2.torch.cuda.get_device_name():获取GPU名称 3.torch.cuda.manual_seed():为当前GPU设置随机种子 4.torch.cuda.manual_seed_all():为所有可见可用GPU设置随机种子 5.torch.cuda.set_device():设置主GPU(默认GPU)为哪一个物理GPU(不推荐) 推荐的方式...
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' ...
print("GPU 0的名称为:", gpu_name) # 获取GPU属性 gpu_props = torch.cuda.get_device_properties(0) print("GPU 0的架构为:", gpu_props.architecture) print("GPU 0的计算能力为:", gpu_props.compute_capability_major, ".") 除了使用PyTorch提供的函数来检测GPU和查看显卡信息外,还可以使用NVIDIA提...
print('当前显卡型号:',torch.cuda.get_device_name()) print('当前显卡的CUDA算力:',torch.cuda.get_device_capability()) print('当前显卡的总显存:',torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory/1024/1024/1024,'GB') print('是否支持TensorCore:','支持' if (torch.cuda.get_device_properties...
这个包增加了对CUDA张量类型的支持,它实现了与CPU张量相同的功能,但是它们利用gpu进行计算。它是惰性...
这样就证明了我们上面说的,os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1,2'进行指定使用设备,会修改pytorch感受的设备编号,pytorch感知的编号还是从device:0开始 (4)其他一些函数 查看指定GPU的容量、名称 torch.cuda.get_device_capability(device) torch.cuda.get_device_name(device) ...