方法一:使用 torch.cuda.is_available() 判断是否支持 GPU 加速: import torch # 判断是否支持 GPU 加速 if torch.cuda.is_available(): print("GPU 加速可用") else: print("GPU 加速不可用") 方法二:获取 GPU 设备数量和信息: import torch # 获取 GPU 设备数量 gpu_count = torch.cuda.device_count(...
1. 检查CUDA是否可用 首先,我们需要检查CUDA是否已正确配置和安装在系统中。可以使用以下代码来检查CUDA是否可用: importtorch cuda_available=torch.cuda.is_available()ifcuda_available:print("CUDA is available")else:print("CUDA is not available") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 此代码使用torch.cuda....
importtorch# 检测GPU是否可用iftorch.cuda.is_available():device=torch.device("cuda")# 选择第一个可用的GPU设备print("GPU is available!")else:device=torch.device("cpu")print("GPU is not available.")# 在GPU上进行计算x=torch.tensor([1.,2.],device=device)y=torch.tensor([3.,4.],device=...
print(torch.cuda.is_available()) True 3.PyTorch默认使用设备是CPU print("default device: {}".format(torch.Tensor([4,5,6]).device)) default device: cpu 4.查看所有可用的cpu设备的数量 print("available cpu devices: {}".format(torch.cuda.os.cpu_count())) available cpu devices: 20 这里CPU...
if torch.cuda.is_available() 这说明cuda不可用,于是选择输出torch和cuda的version看一下,即 print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) 发现前一个输出结果是None,后一个输出结果是'1.9.0+cpu',这是第一个大坑,当时没有意识到这里的'cpu'其实代表着我安装的是cpu版本的Pytorch。
print(torch.cuda.is_available())True 3.PyTorch默认使用设备是CPU print("default device: {}".format(torch.Tensor([4,5,6]).device))defaultdevice: cpu 4.查看所有可用的cpu设备的数量 print("available cpu devices: {}".format(torch.cuda.os.cpu_count())) ...
def main(args):if torch.cuda.is_available() isFalse:raise EnvironmentError("not find GPU device for training.") # 初始化各进程环境init_distributed_mode(args=args) rank = args.rankdevice = torch.device(args.device)batch_size = args.batch_sizenu...
>>>importtorch>>>importtorchvision>>>torch.cuda.is_available() False 因为anconda也确实安装了cudatoolkit 10.2.89,不能用感觉莫名其妙,就在程序中的: DEVICE = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#让torch判断是否使用GPU ...
如:conda install --use-local linux-64/pytorch-1.11.0-py3.7_cuda11.3_cudnn8.2.0_0.tar.bz2,等待片刻后,即可安装成功。 测试Pytorch是否安装成功和是否能够调用GPU,可以运行Python脚本: 代码语言:javascript 复制 importtorchiftorch.cuda.is_available():print("GPU is available")// 查看GPU设备是否可用else...
Note: If you install pre-built binaries (using either pip or conda) then you do not need to install the CUDA toolkit or runtime on your system before installing PyTorch with CUDA support. This is because PyTorch, unless compiled from source, is always delivered with a co...