主机下torch.cuda.is_available()=true虚拟环境下torch.cuda.is_available()=false

时间: 2024-04-22 12:20:22 浏览: 96
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torch.cuda.is-available()返回False的问题解决

在主机环境下，当调用`torch.cuda.is_available()`函数时，如果返回为`True`，表示主机上存在可用的CUDA设备，可以使用GPU进行计。而在虚拟环境下，特别是在没有正确配置虚拟环境的情况下，调用`torch.cuda.is_available()`函数可能会返回`False`，表示虚拟环境中没有可用的CUDA设备。
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pytorch判断是否cuda 判断变量类型方式

device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu") print(device) # 打印GPU设备名称 print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 创建一个张量并移到GPU上 tensor_on_gpu = ...
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解决AssertionError Torch not compiled with CUDA enabled.docx

在Python环境中输入import torch，然后调用torch.cuda.is_available()。如果返回True，那么恭喜，你的PyTorch现在能够正确地使用CUDA了。这意味着你现在可以在GPU上运行你的PyTorch模型，享受到显著的计算速度...

import torch >>> torch.cuda.is_available() True但是运行import torch torch.cuda.is_available()显示false

这可能是因为你的CUDA版本与PyTorch版本不兼容，或者你没有正确安装CUDA驱动程序。您可以尝试升级或降级您的PyTorch版本，...print(torch.cuda.is_available()) 这将强制PyTorch使用指定的GPU并检查其是否可用。

解释一下def setup_seed(seed): # seed=42 torch.manual_seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmard = False torch.random.manual_seed(seed)

然后，通过判断torch.cuda.is_available()来确定是否使用GPU，如果可用，就分别通过torch.cuda.manual_seed(seed)和torch.cuda.manual_seed_all(seed)设置GPU的随机种子。 接下来，通过random.seed(seed)、np....

if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed_all(3407) torch.backends.cudnn.deterministic = True

1. torch.cuda.is_available()：这是一个函数，用于检查当前环境是否支持CUDA。如果返回True，则表示CUDA可用；如果返回False，则表示CUDA不可用。 2. torch.cuda.manual_seed_all(3407)：这是设置CUDA随机种子...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 use_ema = True model_ema_decay = 0.9998 ...

torch.cuda.is_available= <function is_available at 0x000001B1ADE64310>

如果您在运行 torch.cuda.is_available 函数时返回 <function is_available at 0x000001B1ADE64310>，而不是 True 或 False 值，可能是因为您没有正确导入 torch 库。 请确保您已经正确安装了 PyTorch 并成功...

for val_lr, val_hr_restore, val_hr in val_bar: batch_size = val_lr.size(0) lr = val_lr hr = val_hr bic = val_hr_restore if torch.cuda.is_available(): lr = lr.cuda() hr = hr.cuda() bic = bic.cuda() sr = net(lr) # generate mask mask = hr > 0.001 if hr.max() < 0.001: continue pad_sr = sr.clone() pad_sr[mask == True] = hr[mask == True]

这段代码看起来像是在进行图像超分辨率的处理，其中val_lr和val_hr分别代表低分辨率和高分辨率的图像，val_hr_restore代表通过某种方式进行还原的高分辨率图像。...在生成超分辨率图像的过程中，代码还使用了一个mask来...

torch.cuda.is_available输出= <function is_available at 0x000001B1ADE64310> 如何解决该问题

torch.cuda.is_available() 是 PyTorch 库中的一个函数，用于检查当前设备是否支持 CUDA（CUDA 是 NVIDIA GPU 的计算平台）。你提到的结果 <function is_available at 0x000001B1ADE64310> 表示这个函数已经被...

修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") torch.backends.cudnn.benchmark = True best_acc = 0.0 train_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels) test_dataset = ...

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

- torch_distributed_zero_first：用于在分布式训练中同步所有进程的执行顺序。 - init_torch_seeds：用于初始化PyTorch的随机数种子。 - select_device：用于选择PyTorch的设备，可以选择CPU或GPU。 - time_...

torch.cuda.is_available返回<function torch.cuda.is_available() -> bool>

该函数的作用是检查当前环境是否支持CUDA，如果支持则返回True，否则返回False。如果在调用该函数时返回的是<function torch.cuda.is_available() -> bool>，则说明没有正确调用该函数，可能是在函数名后面加了...

def use_cuda(enabled, device_id=0):#CUDA检测 if enabled: assert torch.cuda.is_available(), 'CUDA is not available' torch.cuda.set_device(device_id)

这是一个Python函数，用于启用/禁用CUDA加速，并选择使用哪个CUDA设备。如果enabled为True，则启用CUDA加速，并使用device_id指定的设备（默认为0）。如果enabled为False，则禁用CUDA加速。

python：windows系统，为什么在jupyter文件里面torch.cuda.is_available()是true，而.py文件里面torch.cuda.is_available()是false?

可能是因为在Jupyter Notebook中，你的代码是在Anaconda虚拟环境中运行的，而这个环境中已经安装了CUDA和cuDNN等GPU相关的库，所以torch.cuda.is_available()返回的是True。而在.py文件中，你的代码可能是在另一个...

def TestBiLSTM(bilstm, test_dataloader, max_speed): inputs, labels = next(iter(test_dataloader)) [batch_size, step_size, fea_size] = inputs.size() # bilstm.cuda() cur_time = time.time() pre_time = time.time() use_gpu = torch.cuda.is_available() bilstm.eval() for data in test_dataloader: inputs, labels = data if inputs.shape[0] != batch_size: continue if use_gpu: inputs, labels = Variable(inputs.cuda()), Variable(labels.cuda()) else: inputs, labels = Variable(inputs), Variable(labels) Hidden_State_f,Cell_State_f,Hidden_State_b,Cell_State_b= bilstm.initHidden(batch_size=40) outputs = bilstm.forward(inputs) print(outputs) return outputs如果要将这段代码的输出进行结果可视化，还需要哪些信息才能生成散点图

_, pred = torch.max(outputs, 1) labels = labels.cpu().numpy() pred = pred.cpu().numpy() # 绘制散点图 plt.scatter(pred, labels, s=10) plt.xlim(0, max_speed) plt.ylim(0, max_speed) plt.xlabel('...

if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(123) if USE_CUDA: torch.cuda.manual_seed(123)

torch.cuda.is_available()函数返回一个布尔值，如果CUDA可用，则返回True，否则返回False。 2. torch.cuda.manual_seed(123)：这行代码用于设置CUDA的随机种子。随机种子是一个用于生成随机数序列的起始值，...

模型部分pytorch代码如下：model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 8 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) 这是一个8分类的表情数据集，帮我用pytorch实现混淆矩阵可视化

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) model = MyModel() model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) model.to(DEVICE) # 预测测试集 y_pred, y_...

torch.cuda.is_available() false在服务器中 print(torch.__version__) 2.2.2

torch.cuda.is_available()是一个函数，用于检查当前系统是否支持CUDA加速。如果返回值为True，则表示系统支持CUDA加速；如果返回值为False，则表示系统不支持CUDA加速。 在服务器中，如果torch.cuda.is_available...

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