,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。
C语言代码的组合千变万化，因此函数的功能可能会比较复杂，不同的输入，常常产生不同的输出结果。
此时我们的驱动支持cuda11.6的安装,但是我们不要在WSL2端直接安装cuda11.6,因为最新的cuda往往是torch尚未支持的,我们应当安装稳定的cuda11.3。 打开安装地址:https://developer.nvidia.com/cuda-11.3.0-download-archive,选择我们需要的版本,然后在WSL2的控制台输入对应的命令即可。 安装一下相关的依赖库,执行命令: s...
importtorch# 步骤一:检查可用的GPU设备device_count=torch.cuda.device_count()ifdevice_count>0:print("可用的GPU设备数量:",device_count)else:print("未检测到可用的GPU设备")# 步骤二:设置使用的GPU设备device_index=0torch.cuda.set_device(device_index)# 步骤三:在代码中指定使用的GPU设备device=torch....
🐛 Describe the bug The torch.cuda.device_count function utilizes a LRU cache of size 1, but because it has no arguments, underlying state changes in environment variables can cause an this function to report its cache value instead of th...
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下文管理器。 可以使用张量和存储作为参数。如果给定的对象不是在GPU上分配的,这是一个无效操作。 参数:-obj(TensororStorage) – 在选定设备上分配的对象。
torch.cuda常用的方法: 1.torch.cuda.device_count():计算当前可见可用的GPU数 2.torch.cuda.get_device_name():获取GPU名称 3.torch.cuda.manual_seed():为当前GPU设置随机种子 4.torch.cuda.manual_seed_all():为所有可见可用GPU设置随机种子 5.torch.cuda.set_device():设置主GPU(默认GPU)为哪一个物理...
def device_count(): """Returns the number of GPUs available.""" if is_available(): _lazy_init() return torch._C._cuda_getDeviceCount() else: return 0 Device count does not return the number of GPUs available. It returns the number of GPU...
torch.cuda.device_count()[source] 返回可用的gpu数量。 classtorch.cuda.device_of(obj)[source] 将当前设备更改为给定对象的设备的上下文管理器。您可以同时使用张量和存储作为参数。如果一个给定的对象没有分配在GPU上,这是一个no-op。 参数 obj(Tensoror Storage) – 在选定设备上分配的对象。