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。 参考链接
def train(data_loader: torch.utils.data.DataLoader, cfg: Config): # create model model = resnet50(num_classes=cfg.n_celeba_classes + cfg.n_digiface1m_classes, pretrained=True) torch.cuda.set_device(cfg.gpu) model = model.cuda(cfg.gpu) model.train() # define loss function (criterion) ...
一、安装CUDA 查看CUDA版本 打开NVIDIA控制面板→帮助→系统信息→组件 可以得知CUDA版本是11.7 下载安装CUDA 进入CUDA官网根据自己的设备情况选择对应版本进行下载 下载完成后双击安装,这里地址存放的是临时文件,可以更改地址 一路同意继续到安装程序选择自定义→下一步 安装组件第一次安装建议全选,如果不是第一次按需选...
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....
首先查GPU的算力算力查询官网 然后查对应的CUDA版本wiki 总结 torch这些版本都可以更换,但是GPU没办法换,所以建议从GPU开始倒查版本对应关系,然后逐个配置。 查询gpu型号 安装对应版本驱动 查询gpu算力 查找对应的CUDA版本 安装对应的CUDAtoolKit 安装合适版本的python ...
I have four GPU cards: import torch as th print ('Available devices ', th.cuda.device_count()) print ('Current cuda device ', th.cuda.current_device()) Available devices 4 Current cuda device 0 When I use torch.cuda.device to set GPU dev...
本人近日在新机上安装了Pytorch,是在官网上提供的命令安装的。 但是在安装完成,通过代码验证时, print(torch.cuda.is_available()) # 也就是torch能否调用cuda 结果输出了False。 但是我明明有cuda 11.6,而且torch安装也是按官网来的,为什么还是不行呢?
回复@仓又加错-刘成岗: torch们是隔着cuda来去调用GPU的 ,xxx.cuda(device)。CUDA一直都是NVDA的护城河,CUDA很多功能都和硬件深度耦合的,其他厂不是不想干,而是这东西必须得和硬件结合,没硬件就没法搞CUDA,硬件功能一变你就得跟着变,所以说到底这东西最后只能是硬件厂自己搞,像AMD自己也有,其他第三方厂子搞根本...
GPU 1-2 服务器 参数 规格 CPU 架构 x86_64 系统内存 32 GB CPU 数/节点 1-2 GPU 型号 Tesla®P100 Tesla®M40 GPU 数/节点 1-4 软件配置 软件堆栈 参数 版本 操作系统 Ubuntu 14.04 GPU 驱动程序 352.68 或更高版本 CUDA 工具包 8.0 或更高版本 ...