查阅PyTorch 官网后,发现是使用问题。我在调用 device_count 之前,已经设置过了环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES。 通过在os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]代码之前执行 device_count, 发现返回的是 2。至此,问题已定位。 PS. 官方推进使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]的形式来设定使用的 GPU 显卡。 参考链接
import torch # 检查CUDA是否可用 if torch.cuda.is_available(): print("CUDA可用!") # 查看GPU数量 gpu_count = torch.cuda.device_count() print(f"GPU数量: {gpu_count}") # 查看GPU型号 for i in range(gpu_count): gpu_name = torch.cuda.get_device_name(i) print(f"GPU {i} 型号: {gp...
int deviceCount; cudaGetDeviceCount(&deviceCount); printf("Device Count = %d \n", deviceCount); //获取显卡属性 cudaDeviceProp deviceProp; cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, 0); //获取0号显卡属性,如果有两张显卡,就有0号显卡和1号显卡 printf("Device Name = %s \n",); return 0; } 1. 2...
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 ...
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: torch.cuda.empty...
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)) return:True10GeForce GTX1060(6,1)...
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)
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.tensor存储在GPU上 使用.cuda()可以将内存中的Tensor转换到GPU上。如果有多块GPU,可以使用.cuda(i)来表示第i块GPU所对应的显存(从0开始),...
若返回值为True，即表明当前使用的是GPU版本。3. 获取GPU设备列表：在导入torch包后，使用命令torch.cuda.device_count()来确认当前系统中可用的GPU设备数量。若返回值大于0，则证明是GPU版本。此外，可通过torch.cuda.get_device_name()来查看每个GPU设备的名称，以进一步确认GPU版本的存在。
def device_count(): """Returns the number of GPUs available.""" if is_available(): _lazy_init() return torch._C._cuda_getDeviceCount() else: return 0 Device count does not return the number of GPUs available. It returns the number of GPU...