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
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: ...
在设计 PyTorch 应用框架以确保高可用性时,我们需要考虑 CUDA 的稳定性,并优先使用合适的版本进行配置。以下类图展示了主要模块之间的关系,以确保各部分高效协作。 PyTorch+run_model()+check_cuda_status()Model+train()+evaluate()CUDA+initialize()+get_device_status() YAML 代码块示例定义了基础设施配置,确保运...
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 =...
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) ...
1、查看当前设备显卡是否支持CUDA Input: import torch print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 查看使用的设备名称 torch.cuda.is_available() # 验证cuda是否正常安装并能够使用 Output: GeForce RTX 2080 Ti True 2、查看当前设备显卡数量 Input ng = torch.cuda.device_count() print("Devices:%d" %ng...
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提供的工具来查看更详细的信息。例如,NVIDIA System Management Interface(NVSMI)...
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，...
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...