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: ...
1、查看cuda版本,torch版本 #print(torch.__version__) 查看torch版本 2、查看torch是否可用cuda: torch.cuda.is_available() 查看GPU数量: torch.cuda.device_count() 查看当前GPU索引号(从0开始): torch.cuda.current_device() 根据索引号查看GPU名字: torch.cuda.get_device_name(#输入索引号) 3、torch.t...
dummy_tensor=torch.randn(1).cuda() 1. 上述代码中,torch.randn(1)创建了一个形状为(1,)的张量,并使用.cuda()方法将其转移到显卡上。 3. 使用torch.cuda.get_device_properties获取显卡属性 接下来,我们可以使用torch.cuda.get_device_properties方法来获取显卡的属性信息。这个方法返回一个命名元组,包含了显...
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。
Running: import torch import time for j in range(10): s = time.time() for i in range(10): torch.cuda.get_device_capability(torch.cuda.current_device()) e = time.time() print((e-s)/10) I get: aten-rnn$ python bench-get-device-capability.p...
PyTorch中的Tensor要想在GPU中运行,可以有两种实现方式,其一是x.cuda(),其二是x.to(device)。两种方式均能实现GPU上运行,那么二者的区别是什么呢? 方法 importtorch device='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu' a=torch.randn([3,224,224]) ...
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_all(seed) ,分享自作者个人站点/博客。
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)
1) 查看是否有可用GPU、可用GPU数量: torch.cuda.is_available(), torch.cuda.device_count() 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) ...
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'...