when training with 4 GPUs,torch.cuda.current_device()should be0, 1, 2, 3in each process. But after using CuPy, all processes'storch.cuda.current_device()will output0. To Reproduce I run the following codes to r
这个包添加了对CUDA张量类型的支持,它实现了与CPU张量同样的功能,但是它使用GPU进计算。 CUDA semantics 中写了对CUDA 工作机制的更多细节先介绍关于cuda的几个基本的函数: 1、 torch.cuda.current_device() [S…
torch.cuda.current_stream() 返回一个当前所选的Stream class torch.cuda.device(idx) 上下文管理器,可以更改所选设备。 参数:-idx(int) – 设备索引选择。如果这个参数是负的,则是无效操作。 torch.cuda.device_count() 返回可得到的GPU数量。 class torch.cuda.device_of(obj) 将当前设备更改为给定对象的上...
What is Torch? Torch is a scientific computing framework with wide support for deep learning algorithms. Torch is easy to use and efficient, thanks to an easy and fast scripting language, Lua, and an underlying C/CUDA implementation.
cuda.device_count() logger.info(f'use {gpus} gpus') logger.info(f"args: {args}") 2) 查看当前使用的GPU序号:torch.cuda.current_device() 3) 查看指定GPU的容量、名称: torch.cuda.get_device_capability(device), torch.cuda.get_device_name(device) 4) 清空程序占用的GPU资源: torch.cuda.empty...
torch.cuda.current_stream() 返回当前选定的Stream classtorch.cuda.device(idx) 更改所选设备的上下文管理器。 参数: idx(int) – 设备索引选择。如果这个参数是负的,则是无效操作。 torch.cuda.device_count() 返回可用的GPU数量。 classtorch.cuda.device_of(obj) ...
print(torch.cuda.device_count()) 查看当前使用的cuda编号 print(torch.cuda.current_device()) 查看GPU设备名字 print(torch.cuda.get_device_name()) 查看设备容量 print(torch.cuda.get_device_capability(0)) return:True10GeForce GTX1060(6,1)
torch.cuda.device_count() 返回gpu数量; torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字,设备索引默认从0开始; torch.cuda.current_device() cuda是nvidia gpu的编程接口,opencl是amd gpu的编程接口 is_available 返回false torch.cuda.get_device_name(0) AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled ...
`torch.cuda.current_device() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in torch.cuda.current_device() File "/Users/Leo/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/cuda/init.py", line 341, in current_device _lazy_init() ...
torch.cuda.current_device() 返回当前选定设备的索引。 torch.cuda.current_stream(device=None) 返回给定设备当前选定的流。 参数: device (torch.deviceorint,optional) – 选定的设备。返回当前设备当前选择的流,如果设备为None(默认),则由current_device()给出。