torch.cuda.set_device(device) 函数用于设置当前线程中用于分配新CUDA张量的默认GPU设备。如果当前线程已经有一个CUDA张量,那么该设备将成为当前CUDA张量的设备。参数device是一个整数,表示GPU的索引,索引从0开始。 2. 如何使用torch.cuda.set_device指定单个GPU ...
importtorch# 步骤一:检查可用的GPU设备device_count=torch.cuda.device_count()ifdevice_count>0:print("可用的GPU设备数量:",device_count)else:print("未检测到可用的GPU设备")# 步骤二:设置使用的GPU设备device_index=0torch.cuda.set_device(device_index)# 步骤三:在代码中指定使用的GPU设备device=torch.d...
第一次安装:首先更新显卡驱动到最新的460.89,然后安装pyTorch+cu10.2,最后安装CUDA和cuDNN10.2的版本 但是CUDA安装没成功: torch.cuda.is_available() 结果为 False 第二次安装:把显卡驱动降到了451.67以匹配CUDA 11.02。然后重新安装了pyTorch+cu11.02,虽然之前安装的CUDA Toolkits和cuDNN是10.2的版本 但是CUDA安装却...
1. NTU RGB+D数据集,骨架数据可视化(7) 2. 把数据和模型迁移到GPU: .cuda()方法和.to(device)方法(7) 3. pytorch中如何在lstm中输入可变长的序列(5) 4. AVA数据集以及SlowFast对该数据集的处理方法(4) 5. PyTorch grad_fn的作用以及RepeatBackward, SliceBackward示例(3) 推荐排行榜 1. mark...
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...
可以使用张量和存储作为参数。如果给定的对象不是在GPU上分配的,这是一个无效操作。 参数:-obj(TensororStorage) – 在选定设备上分配的对象。 torch.cuda.is_available() 返回一个bool值,指示CUDA当前是否可用。 torch.cuda.set_device(device) 设置当前设备。
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。 PS. 官方推进使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]的形式来设定使用的 GPU 显卡。
我们可以使用torch.cuda.device(index)函数将当前设备指定为指定索引的设备。这意味着我们可以在使用多个GPU进行并行计算时,将不同的计算任务分配给不同的GPU。 第四步,一旦我们确定了要使用的GPU设备,我们可以使用torch.cuda.set_device(device)函数将当前设备设置为指定的设备。“torch.cuda.set_device(device)”...
torch.cuda.current_stream() 返回当前选定的Stream classtorch.cuda.device(idx) 更改所选设备的上下文管理器。 参数: idx(int) – 设备索引选择。如果这个参数是负的,则是无效操作。 torch.cuda.device_count() 返回可用的GPU数量。 classtorch.cuda.device_of(obj) ...