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
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),可以通过除以适当的因子(如 102410241024)来转换为 GB。 python if cuda_available: total_memory ...
cupy_backends.cuda.api.runtime.CUDARuntimeError: cudaErrorInsufficientDriver: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version This is when trying to use cuda 12 for cudatoolkit when the nvidia driver is not up to date for it. The DST did indeed update the cuda driver. I think...
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…
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 device is# None (def...
0 >>> print(torch.cuda.get_device_capability(device=0)) # 显卡容量 (10, 3) >>> print(torch.cuda.get_device_properties(0)) # 显卡属性 _CudaDeviceProperties(name='AMD Radeon Graphics', major=10, minor=3, total_memory=8176MB, multi_processor_count=14) ...
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
2.5 计算能力(Compute Capability) 所谓的计算能力(Compute Capability),说白了就是GPU的版本号。有时也被称作SM Version。 不同版本的GPU具有不同的特性,因此程序编写也会有所差异。 计算能力为X.Y,其中主版本号X代表架构,各个架构如下表: 版本号与架构名称 在CUDA的书籍文档中,我们经常能看到"1.x"、"5.x...
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_...
('当前显卡型号:',torch.cuda.get_device_name()) print('当前显卡的CUDA算力:',torch.cuda.get_device_capability()) print('当前显卡的总显存:',torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory/1024/1024/1024,'GB') print('是否支持TensorCore:','支持' if (torch.cuda.get_device_properties(0)...