,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。
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.d...
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...
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。
print(torch.cuda.is_available())# 查看cuda是否可用。True为可用,即是gpu版本pytorch print(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)
在Python交互式环境中,导入torch包后,使用命令torch.cuda.device_count()检查当前系统中可用的GPU设备数量,如果返回值大于0,则表示是GPU版本。可以使用torch.cuda.get_device_name()命令查看每个设备的名称。 例如,如果返回值为1,并且使用torch.cuda.get_device_name(0)命令返回GPU设备的名称,则说明是GPU版本。
world_size = torch.cuda.device_count() # 利用 mp.spawn,在整个 distribution group 的 nprocs 个 GPU 上生成进程来执行 fn 方法,并能设置要传入 fn 的参数 args # 注意不需要 fn 的 rank 参数,它由 mp.spawn 自动分配 mp.spawn( fn=main, ...
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 (Tensor or Storage)– object allocated on the ...
在Python交互式环境中,导入torch包后,使用命令torch.cuda.device_count()检查当前系统中可用的GPU设备数量,如果返回值大于0,则表示是GPU版本。可以使用torch.cuda.get_device_name()命令查看每个设备的名称。 例如,如果返回值为1,并且使用torch.cuda.get_device_name(0)命令返回GPU设备的名称,则说明是GPU版本。
🐛 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...