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(0) print("GPU 0...
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__ =='...
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("The model will be running on", device,"device")# Convert model parameters and buffers to CPU or Cudamodel.to(device)forepochinrange(num_epochs):# loop over the dataset multiple timesrunning_loss =0.0running_acc =0.0fori, (images, labels)inenumerate(train_loader,0):# get the ...
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) ...
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...
gpu1=torch.device("cuda") # 定义设备 (gpu1) # 迁移到gpu 1. 2. 3. 4. 5. 6. 说明:张量不执行inplace,模型执行inplace(inplace=True指的是进行原地操作,选择进行原地覆盖运算。),即 tensor是需要用等号进行赋值的,而module是直接执行to函数即可。
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 …
除了检查CUDA是否可用,您可能还想确认具体使用的是哪一个设备。PyTorch中的设备可以通过torch.cuda.current_device()方法获取。以下是一个简单的示例: AI检测代码解析 importtorchiftorch.cuda.is_available():device=torch.cuda.current_device()print(f"Current device:{torch.cuda.get_device_name(device)}")else...