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：device = torch.de...
但是在重新安装后问题依然不能够解决。 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。 总结: 针对安装pytorch不能够正常读取显卡的问题...
1. 首先,如果在此之前你已经通过Anaconda(或其他虚拟环境管理器)安装了pytorch,首先卸载掉pytorch。 如果你此前没有使用包管理器,强烈建议你使用Anaconda。如果你也安装了CUDA,最好也完全卸载(文件删干净即可,我亲身经历不需要动注册表)。 2. 到pytorch网站看一下现在最新CUDA版pytorch所描述的CUDA版本号,页面如下 ...
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__...
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...
torch.cuda.is_available() 返回Flase 检查显卡驱动是否被系统检测到,打开power shell,输入命令:nvidia-smi,结果如图: 并没有问题 OK, 又到了喜闻乐见的Google, StackOverflow, CSDN 等环节了 问题1:CUDA安装有问题 检查方式:打开power shell, 输入命令: nvcc -V ...
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 针对安装pytorch不能够正常读取显卡的问题,首先不应该考虑的是安装pytorch出问题,如...
torch.cuda.is_available()是PyTorch库中的一个函数,用于检查当前系统是否支持CUDA(Compute Unified Device Architecture)。CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型,可以在GPU上加速深度学习任务的计算。torch.cuda.is_available()返回一个布尔值,指示系统是否支持CUDA。如果CUDA可用,则返回True;否则,返回False。 当系统...