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。
print("gpu device name: {}".format(torch.cuda.get_device_name(torch.device("cuda:0"))) gpu device name: NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 7.通过device="cpu:0"指定cpu:0设备 device = torch.Tensor([1,2,3], device="cpu:0").device print("device type: {}".format(device)) device type: ...
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 ...
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...
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)) return: True 1 0 GeForce GTX ...
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)
print(torch.cuda.device_count()) 这会输出当前可用的GPU数量。 获取GPU的详细信息: python for i in range(torch.cuda.device_count()): device_name = torch.cuda.get_device_name(i) print(f"GPU {i}: {device_name}") 这段代码会遍历所有可用的GPU,并打印出每个GPU的名称。 查看GPU的总内存和...
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。
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. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13.