问PyTorch get_device_capability()输出解释EN连起来看 运行时间: [GC类型 (原因)] [收集器类型: GC前该内存区域已经使用容量->GC后该内存区域已使用容量(该内存区域总容量)] GC前Java堆已使用容量->GC后Java堆已使用容量（Java堆总容量）, 执行时间 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
然后,我们创建了一个模型实例,并判断CUDA是否可用以设置合适的device。接着,我们将模型移动到指定的device上,并通过访问模型参数的.device属性来获取并打印模型的device信息。最后,我们还提供了一个封装函数get_model_device,该函数返回模型第一个参数的.device属性,从而更方便地输出模型所在的device信息。
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 ...
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__ =='...
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) ...
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) ...
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，...
GPU指定 pytorch python指定gpu跑,1、目前主流方法:.to(device)方法(推荐)importtorchimporttime#1.通常用法device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")data=data.to(device)model=model.to(device)'''1.先创建device
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 …