PyTorch提供了一个非常方便的函数torch.cuda.get_device_properties,可以获取当前GPU的属性,包括显存大小。我们可以通过以下代码获取显存大小: importtorch device=torch.device("cuda:0")properties=torch.cuda.get_device_properties(device)memory_total=pr
1.1 查询所有GPU的信息 首先,我们可以使用torch.cuda.get_device_properties函数来获取所有GPU的属性,包括显存大小。 importtorch# 获取所有GPU的属性properties=[torch.cuda.get_device_properties(i)foriinrange(torch.cuda.device_count())]# 打印每个GPU的显存大小forpropinproperties:print(f"GPU{prop.total_memor...
torch.cuda.empty_cache()# 设置进程可使用的GPU显存最大比例为50%torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5,device=0)# 计算总内存total_memory=torch.cuda.get_device_properties(0).total_memoryprint("实际总内存:",round(total_memory/(1024*1024),1),"MB")# 尝试分配大量显存的操作try:# 使用...
total_memory = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory # 使用0.499的显存: tmp_tensor = torch.empty(int(total_memory * 0.499), dtype=torch.int8, device='cuda') # 清空该显存: del tmp_tensor torch.cuda.empty_cache() # 下面这句话会触发显存OOM错误,因为刚好触碰到了上限: torch.em...
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)...
PyTorch获取GPU信息(设备id、名称、显存) 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)\...
device_properties = torch.cuda.get_device_properties() 通过调用torch.cuda.memory_summary()函数,可以查看每个GPU的内存使用情况: torch.cuda.memory_summary(verbose=True) 通过这些步骤,您可以使用PyTorch轻松查看每个GPU的内存使用情况。这有助于及时发现任何潜在的内存泄漏或过高的内存使用。处理PyTorch DataLoader爆...
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) ...
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:...
flops计算公式pytorch flops计算公式pytorch FLOPS是衡量计算速度的常用指标之一，全称为“floating-point operations per second”，即每秒浮点运算次数。在PyTorch中，可以使用 torch.cuda.get_device_properties()函数获取GPU设备的属性信息，包括设备的FLOPS值。具体地，可以通过如下代码获取GPU设备的FLOPS值：```import ...