运行这段代码后,你将看到一条消息,指示GPU是否在当前环境中可用。如果GPU可用,torch.cuda.is_available()将返回True,并打印出“GPU is available.”。如果GPU不可用,它将返回False,并打印出“GPU is not available.”。
下载GPU版本的torch和torchvision 这里选择的是下载安装包,再在anaconda里下载whl文件。 首先,查看自己的python版本,还是在 Anaconda prompt 命令,输入 python即可查看自己的Python 版本,可以看到我的版本是基于64位的python3.7.13。 其次,不使用命令行下载 pytorch 的下载链接为https://download.pytorch.org/whl/torch_...
1. 确定显卡是否符合 下面的命令可以显示你的显卡型号 lspci | grep -i nvidia 1. 然后去到这里https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查看你的显卡是否在表中,在的话你显卡就是支持CUDA计算的(CUDA-capable)。 2. linux是否有GCC gcc --version 1. 如果报错了,那么下载符合的GCC;成功返回了版本信息,则下...
1) 查看是否有可用GPU: torch.cuda.is_available() 可用GPU数量: 代码语言:javascript 复制 gpus=torch.cuda.device_count()logger.info(f'use {gpus} gpus')logger.info(f"args: {args}") 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_cap...
1、查看cuda版本,torch版本 nvidia-smi #print(torch.__version__) 查看torch版本 2、查看torch是否可用cuda: torch.cuda.is_available() 查看GPU数量: torch.cuda.device_count() 查看当前GPU索引号(从0开始): torch.cuda.current_device() 根据索引号查看GPU名字: ...
1. 查看PyTorch版本: 打开Python交互式环境,导入torch包,使用命令torch.__version__查看PyTorch版本,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。 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()...
查看cuda是否可用 print(torch.cuda.is_available()) 查看cuda设备的数量 print(torch.cuda.device_count()) 查看当前使用的cuda编号 print(torch.cuda.current_device()) 查看GPU设备名字 print(torch.cuda.get_device_name()) 查看设备容量 print(torch.cuda.get_device_capability(0)) return: True 1...
1) 查看是否有可用GPU、可用GPU数量: torch.cuda.is_available(), torch.cuda.device_count() 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) ...
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)
torch 判断是否有gpu 有则用没有则不用 torch查看cuda 目录 1.安装anaconda 2.更新显卡驱动,查询CUDA版本 3.使用清华镜像 4.创建anaconda虚拟环境 5.安装pytorch 6.验证安装 n.卸载pytorch 1.安装anaconda 2.更新显卡驱动,查询CUDA版本 如果很久没有更新显卡驱动,建议更新。