查看pytorch可用的物理设备

可以使用以下代码查看当前机器上可用的 PyTorch 设备列表：

import torch
if torch.cuda.is_available():
    device_count = torch.cuda.device_count()
    print(f"{device_count} GPUs are available:")
    for i in range(device_count):
        print(f"GPU {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)}")
else:
    print("No GPUs available, using CPU instead.")

上述代码首先检测当前机器是否可用 GPU，如果可用则打印出可用的 GPU 数量以及每个 GPU 的名称。如果不可用，则使用 CPU 进行计算。

相关问题

如何查看pytorch是否可用gpu

要查看PyTorch是否可用GPU，可以使用以下方法之一：

1. 使用torch.cuda.is_available()函数。该函数返回一个布尔值，如果返回True，则表示PyTorch可用GPU版本，如果返回False，则表示PyTorch可用CPU版本。示例代码如下：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

2. 使用torch.cuda.get_device_name()函数查看GPU型号。该函数返回当前使用的GPU的型号。示例代码如下：

import torch
print(torch.cuda.get_device_name(0))

请注意，上述代码中的参数0表示使用第一个GPU设备的型号。如果你有多个GPU设备，可以更改参数来查看其他GPU设备的型号。

综上所述，以上两种方法都可以用来查看PyTorch是否可用GPU。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [如何查看你使用的pytorch是否为GPU版本](https://blog.csdn.net/weixin_44498476/article/details/125944962)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [查看Pytorch是否使用GPU](https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/112132428)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

命令行查看pytorch

以下是两种命令行查看PyTorch版本的方法：

1. 在PyCharm中查看PyTorch版本：
在PyCharm中打开你的项目，然后在代码中加入以下两行代码：

import torch
print(torch.__version__) #注意是双下划线

运行代码后，你将会在控制台中看到你所安装的PyTorch版本号。

2. 在终端中查看PyTorch版本：
打开终端，输入以下命令进入Python交互式环境：

import torch
print(torch.__version__) #注意是双下划线

运行代码后，你将会在终端中看到你所安装的PyTorch版本号。