) check_gpu_availability() 如果你运行这段代码,并且你的系统中有可用的NVIDIA GPU且安装了相应的CUDA驱动和PyTorch的GPU版本,你应该会看到输出“CUDA is available! You can use GPU.”。否则,你会看到输出“CUDA is not available. Running on CPU.”。
importtorch# 检查是否有可用的GPUiftorch.cuda.is_available():print("CUDA is available! You can use GPU.")device=torch.device("cuda")# 使用第一个可用的GPUelse:print("CUDA is not available. Using CPU instead.")device=torch.device("cpu")print(f"Current device:{device}") 1. 2. 3. 4....
importtorch# 检查是否有可用的 GPUiftorch.cuda.is_available():num_gpus=torch.cuda.device_count()print(f"可用的 GPU 数量:{num_gpus}")foriinrange(num_gpus):gpu_name=torch.cuda.get_device_name(i)gpu_memory=torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory/(1024**2)# 转换为 MBcurrent_me...
importtorch gpu_use= torch.cuda.is_available()print(gpu_use)# Decide which device we want to run ondevice = torch.device("cuda:0"if(torch.cuda.is_available())else"cpu")print(device)print(torch.cuda.get_device_name(0))
deftrain(model, data_loader, optimizer):# Use GPU if available, otherwise CPUdevice = torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') model.to(device)# Set the model to training mode (to enable backpropagation)model.train() train_loss =0# Feed the batches of data forward throu...
一、GPU基本信息 1.查看cuda是否可用:torch.cuda.is_available() copy 1 2 3 >>>importtorch>>>torch.cuda.is_available()True 2.查看gpu数量:torch.cuda.device_count() copy 1 2 >>>torch.cuda.device_count()3 3.查看gpu名字,设备索引默认从0开始:torch.cuda.get_device_name(0) ...
为了防止这种情况发生,你可以在程序开始运行之前检查是否有可用的GPU,并且如果找不到GPU,可以禁用它。在PyTorch中,我们可以使用torch.cuda.is_available()函数来检查是否有可用的GPU。这个函数将返回一个布尔值,告诉我们是否有GPU可以使用。如果没有GPU可用,我们就可以设置一个环境变量来禁用GPU。 import torch if not...
如果系统中有多个GPU,我们可以通过设置`torch.cuda.set_device()`函数来选择使用哪一块GPU。 ```markdown ```python import torch if torch.cuda.is_available(): # Set to use GPU 0 torch.cuda.set_device(0) print(f"Using GPU {torch.cuda.current_device()}") ...
输出结果：There are 1 GPU(s) available. We will use the GPU: NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 将...
6.报错:python RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU. 可能的原因:gpu训练的模型保存后...