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:...
在构造函数中address_space_size设置的大小是1.125 x 物理内存。 C10_CUDA_CHECK(cudaGetDeviceProperties(∝,device_));// we allocate enough address space for 1 1/8 the total memory on the GPU.// This allows for some cases where we have tounmappages earlier in the// segment to put them at...
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...
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__ =='...
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_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...
total_memory = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory print("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10%的显存: tmp_tensor = torch.empty(int(total_memory * 0.1), dtype=torch.int8, device='cuda:0') ...
device=torch.cuda.current_device() 1. 步骤3:打印当前显存信息 最后,我们可以使用torch.cuda.get_device_properties()函数来获取当前设备的显存信息。这个函数返回一个字典,包含当前设备的显存容量等信息。下面是打印当前显存信息的代码: print(torch.cuda.get_device_properties(device)) ...
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...
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 ...