pytorch测试gpu是否可用

可以使用以下代码测试PyTorch是否可以使用GPU：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print('CUDA is available. Training on GPU...')
    device = torch.device('cuda')
else:
    print('CUDA is not available. Training on CPU...')
    device = torch.device('cpu')

这段代码首先检查CUDA是否可用，如果可用，则将设备设置为GPU，否则将设备设置为CPU。

相关问题

pytorch 测试gpu可用

您可以使用以下代码测试PyTorch是否可以访问GPU：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
    print("GPU可用")
else:
    device = torch.device("cpu")
    print("GPU不可用")

print("当前设备：", device)

这段代码首先检查PyTorch是否可以访问GPU，如果可用，则将设备设置为cuda。否则，将设备设置为cpu。最后，它会打印出当前使用的设备。

pytorch:测试gpu是否可用

您可以使用以下代码来测试PyTorch是否可以使用GPU：

import torch

# 检查是否有可用的GPU
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
    print("GPU可用")
else:
    device = torch.device("cpu")
    print("GPU不可用")

# 将张量移动到所选设备
x = torch.tensor([1, 2, 3])
x = x.to(device)

# 打印设备信息
print("当前设备:", device)

这段代码首先检查系统是否有可用的GPU，然后将张量移动到所选设备上，并打印出当前设备信息。如果GPU可用，您将看到"GPU可用"的输出，然后会显示当前设备为cuda。如果GPU不可用，则会显示"GPU不可用"，当前设备将被设置为cpu。