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,包含了显卡的各种属性,其中包括算力信息。 device_properties=torch.cuda.get_device_properties(0) 1. 上述代
True >>> torch.cuda.get_device_name(0) 'NVIDIA GeForce RTX 1660 Ti'
在导入torch包后，使用命令torch.cuda.device_count()来确认当前系统中可用的GPU设备数量。若返回值大于0，则证明是GPU版本。此外，可通过torch.cuda.get_device_name()来查看每个GPU设备的名称，以进一步确认GPU版本的存在。
in _normalization_device return _get_current_device_index() File "/home/HwHiAiUser/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/utils/backend_registration.py", line 103, in _get_current_device_index return getattr(getattr(torch, custom_backend_name), _get_device_index)() File "/home/HwHiAiUse...
2) 查看当前使用的GPU序号:torch.cuda.current_device() 3) 查看指定GPU的容量、名称: torch.cuda.get_device_capability(device), torch.cuda.get_device_name(device) 4) 清空程序占用的GPU资源: torch.cuda.empty_cache() 5) 为GPU设置随机种子:torch.cuda.manual_seed(seed), torch.cuda.manual_seed_...
print("gpu device name: {}".format(torch.cuda.get_device_name(torch.device("cuda:0"))) gpu device name: NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 7.通过device="cpu:0"指定cpu:0设备 device = torch.Tensor([1,2,3], device="cpu:0").device print...
device (torch.device or int, optional)– 返回的RNG状态的设备。默认值:“cuda”(即torch.device('cuda'),当前cuda设备)。 警告 这个函数急切地初始化CUDA。 torch.cuda.get_rng_state_all()[source] 返回一个字节张量元组,表示所有设备的随机数状态。
torch.cuda.current_device() #现在我在使用几个GPU设备呢? torch.cuda.device_count() #获取我正在使用的GPU设备的型号 torch.cuda.get_device_name(0) #GPU是否可用? torch.cuda.is_available() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
import argparse import os import paddle import torch import models from models.liif import LIIF device = paddle.get_device() os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device.replace('gpu:','') net = models.make({'name': 'liif', 'args': { 'encoder_spec': { 'name': 'rdn', 'args': ...
print('We will use the GPU:', torch.cuda.get_device_name(0)) else: print('No GPU available, using the CPU instead.') device = torch.device("cpu") 然后将出现 .cuda()的地方改成 .to(device) 就可以在无gpu的环境中运行。