torch.cuda.is_available()是PyTorch中的一个函数,用于检测当前环境是否支持CUDA,即是否可以使用NVIDIA的GPU进行加速计算。如果系统安装了正确版本的CUDA和cuDNN,并且PyTorch也是用支持CUDA的版本编译的,那么该函数将返回True,表示可以使用GPU进行加速;否则返回False,表示只能使用CPU进行计算。
首先是cuda的安装,看了一下自己电脑上没有安装cuda,于是安装了11.2版本。 安装后还是不对,用 print(torch.version) print(torch.version.cuda) 也没有确认出错误,于是重新创建了环境,再次安装,再次使用print(torch.version) , print(torch.version.cuda) 发现名称后带有cpu, 发觉安装的版本不对,安装了cpu版本,于...
直接说结论：如果torch.cuda.is_avaliable()返回True，而且程序里也注明了要使用GPU：cuDNN装好没？
例如,如果版本名称为“1.7.0+cu101”,则是支持CUDA 10.1的GPU版本。 2. 查看torch.cuda: 在Python交互式环境中,导入torch包后,使用命令torch.cuda.is_available()检查CUDA是否可用。如果返回值为True,则表示是GPU版本。 3. 查看GPU设备列表: 在Python交互式环境中,导入torch包后,使用命令torch.cuda.device_count...
带有CUDA卡和Nvidia卡的PyTorch : RuntimeError: CUDA错误:所有支持CUDA卡的设备都忙或不可用，但torch.cuda.is_available()为真机器之心报道 编辑：蛋酱、陈萍 OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton，它能成为 CUDA 的替代品吗？ 过去十年中，深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从...
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)
在安装conda环境后,确定自己电脑有独立显卡mx350,通过命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge尝试安装pytorch。但是在运行命令print('GPU存在:',torch.cuda.is_available()),输出一直为False,说明未能检查到电脑显卡。
如果版本名称中包含“cuda”,则表示是GPU版本 例如,如果版本名称为“1.7.0+cu101”,则是支持CUDA 10.1的GPU版本 查看torch.cuda: 在Python交互式环境中,导入torch包后,使用命令torch.cuda.is_available()检查CUDA是否可用 如果返回值为True,则表示是GPU版本。 查看GPU设备列表: 在Python交互式环境中,导入torch包后...
2.在网络上查阅相关文档后,猜测可能是自己CUDA版本不兼容的问题。于是更新了显卡驱动,将CUDA版本从10.2更新到了11.7。再次通过运行命令print('GPU存在:',torch.cuda.is_available()),输出为True,说明能检查到电脑显卡,问题解决。 结语 ...
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 测试pytorch是否安装成功: 在python中输入以下命令: import torch print(torch.cuda.is_available()) 出现True则说明安装成功 可参考链接:GPU版pytorch安装方法(基于Pycharm)-爱代码爱编程 __EOF__...