Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [MTIA] Support torch.cuda.get_device_capability equivalent API on MTIA · pytorch/pytorch@8a1cda1
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...
8、torch.cuda.get_device_capability(device=None)[SOURCE] Gets the cuda capability of a device. Parameters:device(torch.deviceorint,optional) – device for which to return the device capability. This function is a no-op if this argument is a negative integer. It uses the current device, giv...
复制 gpus=torch.cuda.device_count()logger.info(f'use {gpus} gpus')logger.info(f"args: {args}") 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: tor...
importtorch#查看cuda是否可用print(torch.cuda.is_available())#查看cuda设备的数量print(torch.cuda.device_count())#查看当前使用的cuda编号print(torch.cuda.current_device())#查看GPU设备名字print(torch.cuda.get_device_name())#查看设备容量print(torch.cuda.get_device_capability(0))#查看算力...
CUDA 算力:使用 torch.cuda.get_device_capability() 可以获取当前 GPU 的 CUDA 算力。 python if cuda_available: print(f"当前显卡的 CUDA 算力: {torch.cuda.get_device_capability(0)}") 显存大小:使用 torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory 可以获取当前 GPU 的显存大小(以字节为单位),可...
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_all...
CUDA device check: import torch import warnings gpu_ok = False if torch.cuda.is_available(): device_cap = torch.cuda.get_device_capability() if device_cap in ((7, 0), (8, 0), (9, 0)): gpu_ok = True if not gpu_ok: warnings.warn( "GPU is not NVIDIA V100, A100, or H100...
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) ...
torch.cuda.get_device_capability(device=None)[source] 获取设备的cuda功能。 参数 device(torch.deviceorint, optional) – 用于返回设备功能的设备。如果这个参数是一个负整数,那么这个函数就是no-op。如果设备为None(默认),则使用current_device()提供的当前设备。