pytorchgpu

引用: 您可以使用以下命令创建一个名为pytorch_gpu的虚拟环境，并安装pytorch的GPU版本：

conda create -n pytorch_gpu python=3.7
conda activate pytorch_gpu
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch===1.6.0 torchvision===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

引用: 您可以使用以下代码查询GPU的数量：

import torch

def try_gpu(i=0):
    if torch.cuda.device_count() >= i+1:
        return torch.device(f'cuda:{i}')
    return torch.device('cpu')

def try_all_gpus():
    devices = [torch.device(f'cuda:{i}') for i in range(torch.cuda.device_count())]
    return devices if devices else [torch.device('cpu')]

try_gpu(), try_gpu(10), try_all_gpus()

引用: 您可以在pytorch虚拟环境中使用以下命令来测试GPU：

import torch

print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.cuda.get_device_name(0))

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