,则表明PyTorch无法访问CUDA设备。 综上所述,如果torch.cuda.device_count()返回0,您应该首先检查CUDA、NVIDIA GPU及其驱动程序是否已正确安装和配置。然后,确保PyTorch版本与CUDA版本兼容,并正确设置了相关的环境变量。如果问题仍然存在,可能需要查看PyTorch或CUDA的官方文档以获取更具体的帮助。
调试打开,发现torch.cuda.device_count()返回的是 1。而我机器上明明是两张卡。 一脸懵逼。 查阅PyTorch 官网后,发现是使用问题。我在调用 device_count 之前,已经设置过了环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES。 通过在os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]代码之前执行 device_count, 发现返回的是 2。至此,问题已定位。
基本上，没有人会将大段的C语言代码全部塞入 main() 函数，更好的做法是按照复用率高，耦合性低的...
: pip uninstall numpy即可 问题3:torch、tensorflow查看可用gpu个数:torch.cuda.device_count(),显示0print...查看,发现 print(tf.test.gpu_device_name())正常,但是torch.cuda.is_available()显示false: 原因:安装的是cpu版本。需要指定下cuda 【文档学习】PyTorch——torch包 ...
5、torch.cuda.device_count()[SOURCE] 返回可使用GPU的数量 6、CLASStorch.cuda.device_of(obj)[SOURCE] Context-manager 将参数对象的设备改成当前的设备。你可以使用张量或者存储作为参数。如果传入的对象没有分配在GPU上,这个操作是无效的。 Parameters:obj(TensororStorage) – object allocated on the selected...
True为可用,即是gpu版本pytorchprint(torch.cuda.get_device_name(0))# 返回GPU型号print(torch.cuda.device_count())# 返回可以用的cuda(GPU)数量,0代表一个print(torch.version.cuda)# 查看cuda的版本 比如我这里依次显示的是 1.7.0 True GeForce MX110...
1.2 CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型。CUDA是在底层API的基础上,封装了一层,使得程序员可以使用C语言来方便的编程。 CUDA还支持C++/Python等更高级的语言编程;此外,NVIDIA还提供了CuDNN、TensorRT、NPP等更高级的库函数。 各代显卡、CUDA、上层库之间的关系 ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES: 0,1,2 CUDA_VISIBLE_DEVICES: 1,2 Prior device count 3. After device count 3. Versions Collecting environment information... PyTorch version: 1.13.1+cu117 Is debug build: False CUDA used to build PyTorch: 11.7 ROCM used to build PyTorch: N/A OS: Ubuntu 20.04.5 ...
原因:在使用Pytorch加载模型时报错。加载的模型是用两个GPU训练的,而加载模型的电脑只有一个GPU,所以会出错。 解决:model = torch.load(model_path) 改为:model = torch.load(model_path, map_location='cuda:0') 如果是4块到2块:就把map_location改为:map_location={'cuda:1': 'cuda:0'} ...
指定device 为 CPU 或 GPU 查看GPU是否可用及设备名称 在GPU上建立Tensor 查看内存大小和显存信息 如果GPU设备可用,将默认热备改为GPU 总结 参考 查看可用 torch 版本 在conda prompt 中 检查是否有可用的GPU版本 torch.cuda,发现False 下载CUDA 命令行输入nvidia-smi,查看 cuda 信息: ...