为什么(torch.cuda.is_available()是false而torch.backends.cudnn.is_available()是false
时间: 2023-11-27 09:05:53 浏览: 29
torch.cuda.is_available()和torch.backends.cudnn.is_available()都是用来检查是否可以使用GPU加速的函数,但是它们的检查方式不同。torch.cuda.is_available()检查是否安装了CUDA并且至少有一个GPU可用,而torch.backends.cudnn.is_available()检查是否安装了cuDNN并且是否可以使用cuDNN加速。因此,如果你的CUDA安装有问题或者没有可用的GPU,torch.cuda.is_available()会返回False,而torch.backends.cudnn.is_available()可能会返回True。
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print(torch.cuda.is_available()) print(torch.backends.cudnn.is_available())
这两个函数都是用来检查当前系统是否支持CUDA加速的。
`torch.cuda.is_available()`函数用于检查当前系统是否支持CUDA加速,如果支持,则返回True,否则返回False。
`torch.backends.cudnn.is_available()`函数用于检查当前系统是否支持cudnn加速,如果支持,则返回True,否则返回False。
需要注意的是,这两个函数都需要在安装了PyTorch和CUDA的情况下才能正常使用。
如果你想在代码中使用CUDA加速,可以在代码中添加如下语句:
```
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
```
这样就可以根据当前系统是否支持CUDA加速来选择使用CPU还是GPU进行计算。
if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed_all(3407) torch.backends.cudnn.deterministic = True
这段代码是用于检查当前环境是否支持CUDA,并设置CUDA相关的随机种子和确定性选项。具体解释如下:
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随机种子的函数。它将随机种子设置为3407,以确保在使用CUDA时生成的随机数是确定性的,即每次运行时生成的随机数序列都是相同的。
3. `torch.backends.cudnn.deterministic = True`:这是设置CUDA确定性选项的语句。当该选项设置为True时,使用CUDA进行计算时的结果将是确定性的,即每次运行时得到的结果都是相同的。