如何查看在模型中GPU能不能用

在模型中是否使用GPU取决于您的代码和硬件环境。如果您使用的是深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow，您可以使用框架提供的代码来检查是否使用GPU。在PyTorch中，您可以使用以下代码检查模型是否在GPU上运行：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

如果您的模型已经移到GPU上，您可以使用以下代码检查当前模型所在的设备：

model.device

如果输出结果为`cuda`，则表示模型正在GPU上运行。

在TensorFlow中，您可以使用以下代码检查模型是否在GPU上运行：

tf.test.gpu_device_name()

如果输出结果为`/device:GPU:0`，则表示TensorFlow正在使用GPU。

请注意，您还需要确保正确安装了GPU驱动程序和相关软件，以便在代码中使用GPU。

相关问题

指定模型在GPU上计算后怎么查看是不是在用GPU

当您指定模型在GPU上计算后，可以使用nvidia-smi命令来查看GPU的使用情况。该命令可以显示当前GPU的使用情况，包括GPU的使用率、内存使用情况等信息。

具体而言，可以在训练模型的同时在终端运行以下命令：

watch -n 1 nvidia-smi

该命令可以每秒钟刷新一次GPU的使用情况，让您实时监控GPU的使用情况。

如果您在运行模型时正确地将模型和数据移动到GPU上，并且模型的计算量足够大，您应该能够看到GPU使用率的上升，以及GPU内存的占用情况。如果GPU使用率不高，可能是因为模型的计算量不足或者数据集太小，无法充分利用GPU的计算能力。

pyotch 如何查看模型是否在GPU上

在 PyTorch 中，可以使用 `model.device` 来获取模型所在的设备信息，如果模型存储在 GPU 上，它会返回类似于 `cuda:0` 的字符串，如果模型存储在 CPU 上，它会返回 `cpu` 字符串。

示例代码如下：

import torch

# 定义一个模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 将模型移动到 GPU 上
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 查看模型所在的设备
print(model.device)

输出结果应该为：`cuda:0`。如果你的电脑没有 GPU，输出的结果应该为：`cpu`。