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
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(device) 查看GPU型号和当前设备索引可以使用以下代码来查看GPU的型号和当前设备索引:import torchprint(torch.cuda.get_device_name(0))print(torch.cuda.current_device())torch.cuda.get_device_name(0)将返回第一个GPU的型号,例如’NVIDIA T4 32GB’。torch.cuda.current_device()将返回当前所选设备的索引...
current_device = torch.cuda.current_device() print("current_device: ", current_device) torch.cuda.set_device(0) current_device = torch.cuda.current_device() print("current_device: ", current_device) # cap = torch.cuda.get_device_capability(device=None) print(cap) # name = torch.cuda....
def mp_fn(local_rank, *args):# configure processdist.init_process_group("nccl",rank=local_rank,world_size=torch.cuda.device_count())torch.cuda.set_device(local_rank)device = torch.cuda.current_device() # create dataset and dataloadertrain_set ...
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) ...
print("GPU索引号:", torch.cuda.current_device()) # 查看GPU索引号 print("GPU名称:", torch.cuda.get_device_name(0)) # 根据索引号得到GPU名称 上面代码运行结果如下,可验证PyTorch 2.0 GPU版本已经安装成功了。 C:\Users\xiayu\AppData\Local\Programs\Python\Python39\python.exe C:\Users\xiayu\Py...
torch.cuda.current_device() # 当前设备索引, 从0开始 0 torch.cuda.get_device_name(0) # 返回gpu名字 'Quadro P620' torch.cuda.get_device_name(1) 'Tesla K80' 可以先定义一个模型: import torch import os # 在我的Ubuntu系统中,0号GPU是Quadro P620(1998MB),主要负责图形界面 # 1-8号是Tels...
torch.cuda.current_device()#0cuda.Device(0).name()#'0'is the idofyourGPU# TeslaK80 或者如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.cuda.get_device_name(0)# Get name devicewithID'0'#'Tesla K80' 这里写了一个简单的类来获取cuda的信息: ...
import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())print(torch.cuda.get_device_name(0)) 可复现性 在硬件设备(CPU、GPU)不同时,完全的可复现性无法保证,即使随机种子相同。但是,在...