如果该代码输出“CUDA is not available.”,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...
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。
cd /usr/local/cuda/samples/4_Finance/BlackScholes #进行编译 sudo make #在当前目录查看编译结果 ./BlackScholes 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 如果输出以下内容,代表cuda运行正常: [./BlackScholes] - Starting... GPU Device 0: "Pascal" with compute capability 6.1 Initializing data... ...allo...
如上所示,我们使用了torch.cuda.device_count()函数来检查可用的GPU设备数量。如果返回值大于0,则意味着至少有一块GPU可用。通过输出结果,我们可以得知系统中可用的GPU设备数量。 步骤二:设置使用的GPU设备 在代码中我们可以通过torch.cuda.set_device()函数来设置使用的GPU设备。我们可以传入设备的索引或设备的名称来...
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 ...
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GPU(不推荐) 推荐的方式...
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) ...
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...
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 ...