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 =...
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__ =='...
print(torch.cuda.is_available()) #cuda是否可用; print(torch.cuda.device_count()) #返回gpu数量; print(torch.cuda.get_device_name(0)) #返回gpu名字,设备索引默认从0开始; print(torch.cuda.current_device()) #返回当前设备索引; device = torch.device('cuda') #将数据转移到GPU device = torch....
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、关闭电脑管家或者类似的杀毒软件 2、选择自定义安装 3、这几个不安装 ...
cuda.get_device_properties(0).name) 如果这段代码返回了你的GPU型号,那么你的GPU应该被PyTorch支持。如果没有返回任何内容,或者返回了“No CUDA capable device is connected”之类的错误信息,那么你可能需要更新你的GPU驱动程序或者更换一个被PyTorch支持的GPU。 另外,你可能会遇到“CUDA error: no kernel image...
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，...
Default Device : cpu 2 cpu设备可以使用“cpu:0”来指定 输入情况 device = torch.Tensor([1,2,3], device="cpu:0").deviceprint("Device Type: {}".format(device)) AI代码助手复制代码 输出情况 Device Type: cpu 3 gpu设备可以使用“cuda:0”来指定 ...
print('GPU name:', torch.cuda.get_device_name(i), 'Index:', i) 打印GPU的总内存和可用内存:print('Total memory:', torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory, 'Available memory:', torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory - torch.cuda.memory_allocated(i)) 打印模型在GPU上...
CUDA 可用,输出 GPU 相关信息 if torch.cuda.is_available(): # GPU 数量 print("GPU device count:", torch.cuda.device_count()) # 当前 GPU 设备 print("Current GPU device:", torch.cuda.current_device()) # 使用的 GPU 设备名称 print("Current GPU device name:", torch.cuda.get_device_...