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的官方文档以获取更具体的帮助。
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)
问torch.cuda.device_count()返回0EN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...
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...
torch.device('cpu')表示的是中央处理单元(CPU)。 torch.device('cuda:0')表示的是图形处理单元(GPU),其中的数字 0指的是第一个GPU。如果你的系统上有多个GPU,你可以通过改变这个数字来指定不同的GPU,如 cuda:1、cuda:2等。 计算能力: CPU: 通常具有少量的核心(例如4、8或16个核心),但每个核心的时钟速...
print("available gpu devices: {}".format(torch.cuda.device_count())) available gpu devices: 1 6.获取gpu设备的名称 print("gpu device name: {}".format(torch.cuda.get_device_name(torch.device("cuda:0"))) gpu device name: NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 7...
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 ...
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。
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...