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...
>>> print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 显卡系列 AMD Radeon Graphics >>> print(torch.cuda.current_device()) # 当前显卡的序号 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 _CudaDeviceProp...
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…
Check cuda - torch.cuda.get_device_capability … 29ffaa2 Collaborator tautomer commented Sep 13, 2024 • edited I had to use HIPPYNN_USE_CUSTOM_KERNEL=false to compile the docs. I initially added this in my PR as well, but I deleted it at the end. Actually, the cupy part also...
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...
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...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [MTIA] Support torch.cuda.get_device_capability equivalent API on MTIA · pytorch/pytorch@d833f49
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。
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_...