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").
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...
torch.cuda.current_device():获取当前使用的 GPU 设备编号。 torch.cuda.get_device_name(device):获取指定设备的名称。 代码示例 以下是一个简单的代码示例,用于检查你的 PyTorch 是否配置为使用 GPU。 importtorch# 检查 CUDA 是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA is available! You can use a ...
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...
print("gpu device name: {}".format(torch.cuda.get_device_name(torch.device("cuda:0"))) gpu device name: NVIDIA GeForce GTX1080Ti 7.通过device="cpu:0"指定cpu:0设备 device = torch.Tensor([1,2,3], device="cpu:0").deviceprint("device type: {}".format(device)) device...
cuda.get_device_properties(0).total_memory # 使用0.499的显存: tmp_tensor = torch.empty(int(total_memory * 0.499), dtype=torch.int8, device='cuda') # 清空该显存: del tmp_tensor torch.cuda.empty_cache() # 下面这句话会触发显存OOM错误,因为刚好触碰到了上限: torch.empty(total_memory // ...
在PyTorch中,可以使用torch.cuda模块来检测GPU。该模块提供了多个函数和属性,可以用来获取GPU的相关信息。其中,torch.cuda.is_available()函数可以检测当前系统是否支持GPU加速。而torch.cuda.device_count()函数可以获取系统中可用的GPU设备数。下面是一个简单的例子: import torch # 检查是否支持GPU加速 if torch....
问Pytorch cuda get_device_name和current_device()挂起并被杀死？EN这个包增加了对CUDA张量类型的支持，...
从PyTorch1.4 版本开始,引入了一个新的功能 torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(fraction, device),这个功能允许用户为特定的GPU设备设置进程可使用的显存上限比例。 测试代码: 代码语言:python 代码运行次数:8 运行 AI代码解释 torch.cuda.empty_cache()# 设置进程可使用的GPU显存最大比例为50%torch.cuda...