torch.cuda.get_device_name(device=None)# Parameters: device (torch.device or int, optional) – device for which to return# the name. This function is a no-op if this argument is a negative integer.# It uses the
当子线程通过with torch.cuda.device临时切换一次设备之后,主线程再用pin_memory=True方式创一个 tensor 之后当前设备就被置为 dev0 了。如果此时event.record()拿到的就是 dev0 的 stream 会报错失败: RuntimeError: Event device \u0006 does not match recording stream's device 最小可复现样例如下: 此样例...
torch.cuda.device_count() 查看当前GPU索引号(从0开始): torch.cuda.current_device() 根据索引号查看GPU名字: torch.cuda.get_device_name(#输入索引号) 3、torch.tensor存储在GPU上 使用.cuda()可以将内存中的Tensor转换到GPU上。如果有多块GPU,可以使用.cuda(i)来表示第i块GPU所对应的显存(从0开始),...
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.
>>> torch.device('cuda:0') device(type='cuda', index=0) >>> torch.device('cpu') device(type='cpu') >>> torch.device('cuda') # current cuda device # 当前cuda设备 device(type='cuda') Via a string and device ordinal: 通过一个字符串和设备序数来创建一个设备对象: ...
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) ...
PyTorch+cuda+cuda.is_available()+cuda.device_count()+cuda.current_device()+cuda.get_device_name(device_index)+cuda.set_device(device_index) 在使用PyTorch进行深度学习任务时,指定显卡是非常重要的。通过使用上述几种方式,我们可以灵活地指定使用哪个显卡来执行计算任务,以提高模型训练的效率。
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_cache() 5) 为GPU设置随机种子:torch.cuda.manual_seed(seed), torch.cuda.manual_seed_...
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 ...
device("cuda:4)) # True since current device is cuda:4 print(torch.device("cuda") == torch.device("cuda:0)) # False since current device is cuda:4 print(torch.device("cuda") == torch.device("cuda:4)) # False since current device is cuda:0 print(torch.device("cuda") == ...