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.device_count() 用途:返回系统中可用的 GPU 数量。 torch.cuda.current_device() 用途:返回当前默认的 GPU 设备索引。 torch.cuda.set_device(device) 用途:设置当前默认的 GPU 设备索引。 torch.cuda.get_device_name(device=None) 用途:返回给定设备的名称。 torch.cuda.get_device_properties(devic...
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...
import torch device_count = torch.cuda.device_count() for i in range(device_count): device_properties = torch.cuda.get_device_properties(i) total_memory = device_properties.total_memory / 1024**3 # 显存大小以GB为单位 print(f"GPU {i+1} total memory: {total_memory:.2f}GB") 1. 2. ...
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...
在编写代码时,如果遇到torch.cuda.is_available()返回False的问题,可能是由于你的代码中使用了GPU相关的功能,但你的GPU未被正确配置或未被PyTorch支持。首先,确保你的GPU已被正确配置并被PyTorch支持。你可以通过打印torch.cuda.get_device_properties()来检查你的GPU是否被支持。如果返回None,则表示你的GPU未被支持...
prop = get_device_properties(device) File "C:\Users\Creator\miniconda3\envs\SG2_Pytorch\lib\site-packages\torch\cuda_init.py", line 334, in get_device_properties init() # will define _get_device_properties and CudaDeviceProperties File "C:\Users\Creator\miniconda3\envs\SG2_Pytorch\lib\si...
cutorch.*- Functions to set/get GPU, get device properties, memory usage, set/get low-level streams, set/get random number generator's seed, synchronization etc. They are described in more detail below. torch.CudaTensor This new tensor type behaves exactly like atorch.FloatTensor, but has ...
p = torch.cuda.get_device_properties(i) s +=f"{''ifi ==0elsespace}CUDA:{d}({p.name},{p.total_memory / (1<<20):.0f}MiB)\n"# bytes to MBarg ='cuda:0'elifmpsandgetattr(torch,'has_mps',False)andtorch.backends.mps.is_available():# prefer MPS if availables +='MPS\n'arg...
显存使用监控: 在使用GPU显存的关键代码段前后,使用torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.max_memory_allocated()等函数来监控显存的使用情况。这些函数可以帮助你了解代码在GPU上使用的显存量。 显存容量检查: 在关键代码段执行前,使用torch.cuda.get_device_properties()函数获取当前GPU设备的属性,包括总显存容...