测试: 创建一个新的Python脚本,导入torch,看看是否能正常加载GPU模块,如device = torch.device('cuda')。返回结果是0
时间: 2024-10-07 12:06:21 浏览: 17
创建一个新的Python脚本,导入`torch`库的目的是为了测试是否能成功地访问GPU资源。如果一切设置正确,尝试编写如下代码:
```python
# 首先,确保已经安装了PyTorch及其CUDA版本
# 如果尚未安装,可以使用pip安装:
# pip install torch torchvision
import torch
try:
# 尝试将设备设置为GPU,如果GPU可用则会返回一个非零整数表示GPU ID
device = torch.device('cuda')
print("设备设置成功:", device)
if device.type == 'cuda':
print("GPU可用")
except AssertionError as e:
# 如果没有GPU,这里可能会抛出AssertionError,因为torch无法找到GPU
print("没有找到GPU,设备设置失败:", str(e))
device = torch.device('cpu')
# 返回结果通常是0,但如果GPU可用,device.id将是GPU的实际ID
result = int(device.type == 'cuda')
```
运行此脚本后,如果GPU可用并且设置成功,`device`将是一个代表GPU的设备对象,而`result`将为1(非零)。如果GPU不可用,则`device.type`为'cpu',`result`将为0。注意,`device.id`不会直接等于0,它会反映实际的GPU ID,如果为0,说明当前没有GPU或未被成功识别。
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