import torch print(torch.cuda.is_available()) # 返回True 接着用下列代码进一步测试 print(torch.zeros(1).cuda())
torch.cuda.empty_cache(): 清空未使用的显存缓存。 with torch.no_grad(): 在不需要计算梯度的情况下节省显存。 通过合理使用这些API进行显存管理,我们可以有效地减少显存的使用。 占用少量显存的测试代码示例 下面是一个简单的PyTorch代码示例,用于展示如何使用Python和Torch编写占用少量显存的代码。 importtorchimport...
bash pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu112/torch_stable.html 请留意版本号，可能需要更新到最新版本。验证安装成功的关键在于Python环境的检查。在Python交互模式下，输入以下代码可以测试PyTorch的安装和CUDA支持：python import torch if torch.cuda.is_available():...
首先,通过一个完整的用例(代码总量小于20行),将调用过程中的关键要素例出,并给出了两种常用的编译方式;然后通过一个Reduce算子对比示例,例举如何调用CUDA自定义函数(kernel),最后给出一个包含Forward和Backward操作的LSTM用例,让读者了解如何定义一个torch的Function类。对自定义算子进行速度对比测试,一些自定义操作可比...
在Python解释器中,你可以通过以下代码来验证PyTorch是否成功安装,并且CUDA是否可用: import torch print(torch.__version__) # 打印PyTorch版本 print(torch.cuda.is_available()) # 检查CUDA是否可用 print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 打印当前CUDA设备的名称(如果有多个设备,可以更改索引) ...
测试PyTorch 是否可用 一旦安装完成,您可以通过以下代码验证 PyTorch 是否正常工作: importtorch# 检查 PyTorch 是否可用iftorch.cuda.is_available():device="cuda"else:device="cpu"# 创建一个张量(Tensor)x=torch.rand(5,3).to(device)print(f"Created tensor on{device}:")print(x)# 测试简单运算y=torch...
) 28 POP_JUMP_IF_FALSE 19 (to 38) 16 30 LOAD_FAST 1 (b) 32 LOAD_...
3、现在验证是否安装成功,测试代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 # python版本3.9.16 importsys print(sys.version) #torch 1.7.1+cuda 11.0 importtorch importtorchvision print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) print(torchvision.__version__) ...
torch.cuda.is_available():这个函数用于检查当前系统是否支持CUDA(Compute Unified Device Architecture),也就是NVIDIA的GPU加速计算。如果系统支持CUDA,并且至少有一个NVIDIA GPU可用,那么torch.cuda.is_available()将返回True,否则返回False。 "cuda:0":如果CUDA可用,这部分代码会选择使用CUDA设备,其中的"cuda:0"表...