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_...
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同样,可以使用data.to(device)将数据移动到GPU上。 检查GPU使用情况:可以使用torch.cuda.memory_allocated()函数来查看当前已分配的GPU内存大小,使用torch.cuda.memory_cached()函数来查看当前缓存的GPU内存大小。 总结: Torch机器学习框架中设置GPU使用的步骤包括检查GPU是否可用、设置默认设备、将模型和数据移动到GPU上...
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_capability(device), torch.cuda.get_device_name(device...
查看GPU设备列表: 在Python交互式环境中,导入torch包后,使用命令torch.cuda.device_count()检查当前系统中可用的GPU设备数量 如果返回值大于0,则表示是GPU版本 可以使用torch.cuda.get_device_name()命令查看每个设备的名称。 例如,如果返回值为1,并且使用torch.cuda.get_device_name(0)命令返回GPU设备的名称,则说...
一.常见CPU和GPU操作命令 1.查看PyTorch版本 print(torch.__version__) 1.12.1+cu116 2.查看GPU设备是否可用 print(torch.cuda.is_available()) True 3.PyTorch默认使用设备是CPU print("default device: {}".format(torch.Tensor([4,5,6]).device)) ...
torch查看gpu信息 torch.cuda.is_available() cuda是否可用; torch.cuda.device_count() 返回gpu数量; torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字,设备索引默认从0开始; torch.cuda.current_device() 返回当前设备索引;
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)