dummy_tensor=torch.randn(1).cuda() 1. 上述代码中,torch.randn(1)创建了一个形状为(1,)的张量,并使用.cuda()方法将其转移到显卡上。 3. 使用torch.cuda.get_device_properties获取显卡属性 接下来,我们可以使用torch.cuda.get_device_properties方法来获取显卡的属性信息。这个方法返回一个命名元组,包含了显...
torch.cuda.get_device_properties(device)# Parameters: device (torch.device or int or str) – device for which to return the properties of the device.# Returns: the properties of the device Return type: _CudaDeviceProperties_CudaDeviceProperties(name='Tesla V100-SXM2-16GB',major=7,minor=0,t...
分离CUDA程序中的主机端代码(host code)和设备端代码(device code) 将设备端代码编译成一种虚拟汇编文件(名为PTX),再接着编译成二进制代码(名为cubin) 将主机端代码中含有"<<<>>>"的代码(即内核调用)替换为CUDA运行库中的函数调用代码 之后NVCC会借助其他编译器(如gcc)将主机端代码编译出来 * 主机端代码和...
print('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(...
Returns: tuple(int, int): the major and minor cuda capability of the device """ prop = get_device_properties(device) return prop.major, prop.minor def get_device_properties(device): if not _initialized: init() # will define _get_device_properties and _CudaDeviceProperties device = _get...
在PyTorch中,当遇到类似于 attributeerror: module torch._c has no attribute _cuda_setdevice的错误时,我们通常会感到困惑和沮丧。这种错误提示意味着在尝试使用PyTorch中的一个模块时,该模块不存在一个名为_cuda_setdevice的属性。 为了解决这个问题,我们需要先了解一下这个错误提示背后的原因。在PyTorch中,每个模...
Running: import torch import time for j in range(10): s = time.time() for i in range(10): torch.cuda.get_device_capability(torch.cuda.current_device()) e = time.time() print((e-s)/10) I get: aten-rnn$ python bench-get-device-capability.p...
🐛 Describe the bug The torch.cuda.device_count function utilizes a LRU cache of size 1, but because it has no arguments, underlying state changes in environment variables can cause an this function to report its cache value instead of th...
调试打开,发现torch.cuda.device_count()返回的是 1。而我机器上明明是两张卡。 一脸懵逼。 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。
torch.cuda.is_available():这个函数用于检查当前系统是否支持CUDA(Compute Unified Device Architecture),也就是NVIDIA的GPU加速计算。如果系统支持CUDA,并且至少有一个NVIDIA GPU可用,那么torch.cuda.is_available()将返回True,否则返回False。 "cuda:0":如果CUDA可用,这部分代码会选择使用CUDA设备,其中的"cuda:0"表...