cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, 0); //获取0号显卡属性,如果有两张显卡,就有0号显卡和1号显卡 printf("Device Name = %s \n",); return 0; } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 其中cudaDeviceProp是一
print("gpu device name: {}".format(torch.cuda.get_device_name(torch.device("cuda:0"))) gpu device name: NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 7.通过device="cpu:0"指定cpu:0设备 device = torch.Tensor([1,2,3], device="cpu:0").device print("device type: {}".format(device)) device type: ...
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 ...
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)
dummy_tensor=torch.randn(1).cuda()device_properties=torch.cuda.get_device_properties(0)print(f"显卡算力信息:{device_properties.name}, 算力级别:{device_properties.major}.{device_properties.minor}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 总结 通过以上步骤,我们可以很容易地使用Python Torch库来获取显卡的算力信息...
安装完成后使用下面命令查看torch安装结果。在 Anaconda prompt 里进入到python后 import导入 torch 和 torchvision库,然后使用命令 >>> import torch >>> torch.cuda.is_available() True >>> torch.cuda.get_device_name(0) 'NVIDIA GeForce RTX 1660 Ti'...
2) 查看当前使用的GPU序号:torch.cuda.current_device() 3) 查看指定GPU的容量、名称: torch.cuda.get_device_capability(device), torch.cuda.get_device_name(device) 4) 清空程序占用的GPU资源: torch.cuda.empty_cache() 5) 为GPU设置随机种子:torch.cuda.manual_seed(seed), torch.cuda.manual_seed_...
print('We will use the GPU:', torch.cuda.get_device_name(0)) else: print('No GPU available, using the CPU instead.') device = torch.device("cpu") 然后将出现 .cuda()的地方改成 .to(device) 就可以在无gpu的环境中运行。
torch.cuda.device_count() 返回gpu数量; torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字,设备索引默认从0开始; torch.cuda.current_device() cuda是nvidia gpu的编程接口,opencl是amd gpu的编程接口 is_available 返回false torch.cuda.get_device_name(0) AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled ...
从 GPU 上取回图像并保存。torch.device("cuda") 允许利用 GPU 加速深度学习计算，缩短图像风格转换时间。示例：检查 CUDA 可用性，创建张量并移动到 GPU，进行 GPU 上的计算。总结：torch.device("cuda") 表示在 NVIDIA GPU（通过 CUDA）上存储和处理张量，利用 GPU 并行计算能力加速深度学习过程。