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
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
这个包添加了对CUDA张量类型的支持,它实现了与CPU张量同样的功能,但是它使用GPU进计算。 CUDA semantics 中写了对CUDA 工作机制的更多细节先介绍关于cuda的几个基本的函数: 1、 torch.cuda.current_device() [S…
Mirror get_device_capability on MTIA per https://fburl.com/gdoc/p4lo5avn At the moment, both the major and minor version are just 0 Test Plan: Unit test: buck2 test //mtia/host_runtime/torch_mtia/tests:test_torch_mtia_api https://www.internalfb.com/intern/testinfra/testconsole/...
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...
获取设备的CUDA功能。 torch.cuda.get_device_capability(device=None)# device (torch.device or int, 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, given by current_device(), if ...
gpus = torch.cuda.device_count() (f'use {gpus} gpus') (f"args: {args}") 1. 2. 3. 4. 5. 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.current_device() torch.cuda.current_stream(device=None) torch.cuda.default_stream(device=None) class torch.cuda.device(device) torch.cuda.device_count() class torch.cuda.device_of(obj) torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.get_device_capability(device=None) ...
torch.cuda.get_device_capability(device=None)[source] 获取设备的cuda功能。 参数 device (torch.device or int, 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。
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [MTIA] Support torch.cuda.get_device_capability equivalent API on MTI… · pytorch/pytorch@cc365fd