importtorch# 检查是否有可用的 GPUiftorch.cuda.is_available():num_gpus=torch.cuda.device_count()print(f"可用的 GPU 数量:{num_gpus}")foriinrange(num_gpus):gpu_name=torch.cuda.get_device_name(i)gpu_memory=torch.cuda.get_de
调试打开,发现torch.cuda.device_count()返回的是 1。而我机器上明明是两张卡。 一脸懵逼。 查阅PyTorch 官网后,发现是使用问题。我在调用 device_count 之前,已经设置过了环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES。 通过在os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]代码之前执行 device_count, 发现返回的是 2。至此,问题已定位。
import torchprint(torch.cuda.device_count())这将返回一个整数,表示你的系统中GPU的数量。如果你的系统中有多个GPU,你可以使用下面的代码来选择使用哪个GPU:device = torch.device(‘cuda:0’) # 选择第一个GPUprint(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 torc...
cuda.device_count() print("可用GPU设备数:", num_gpus) 在检测到GPU可用后,我们可以使用torch.cuda.get_device_name()函数来获取每个GPU的名称。而torch.cuda.get_device_properties()函数可以获取GPU的属性信息,包括架构、计算能力等。下面是一个示例: # 获取GPU名称 gpu_name = torch.cuda.get_device_name...
torch.cuda.device_count())) print('devicename:{}'.format(torch.cuda.get_device_name(0)...
torch.cuda.device_count():获取可用 GPU 的数量。 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。
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' ...
device_count() 用途:返回系统中可用的 GPU 数量。 torch.cuda.current_device() 用途:返回当前默认的 GPU 设备索引。 torch.cuda.set_device(device) 用途:设置当前默认的 GPU 设备索引。 torch.cuda.get_device_name(device=None) 用途:返回给定设备的名称。 torch.cuda.get_device_properties(device) 用途:...
inputs = torch.randn(20,10).to(rank)outputs = ddp_model(inputs)print(f"Rank {rank} outputs: {outputs}") cleanup() def main():world_size = torch.cuda.device_count()mp.spawn(demo_basic, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True) if__name...