inter mac pytorch查看gpu

可以通过命令"nvidia-smi"来查看GPU使用情况，如果需要在pytorch中查看GPU使用情况，可以通过以下步骤来实现：首先安装pytorch，然后在代码中导入torch模块，运行以下代码即可查看GPU使用情况：

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

这些代码将会输出是否有可用的cuda GPU、GPU数量以及第一个GPU名称。

相关问题

pytorch查看gpu使用情况

要查看PyTorch的GPU使用情况，你可以使用torch.cuda.is_available()函数。这个函数会返回一个布尔值，表示是否有可用的GPU。如果返回True，则说明你的系统支持GPU，并且PyTorch可以使用GPU进行加速计算。如果返回False，则说明你的系统不支持GPU，或者你的PyTorch安装没有启用GPU支持。

在给定的引用中，有一段代码：

import torch
if torch.cuda.is_available():
    print('PyTorch can use GPUs!')
else:
    print('PyTorch cannot use GPUs.')

这段代码会根据系统的GPU可用性打印相应的信息。如果你运行这段代码，并且返回的是"PyTorch can use GPUs!"，那么说明你的系统支持GPU并且PyTorch可以使用GPU进行加速计算。

希望对你有所帮助！

pytorch-gpu

如果你想在Anaconda环境中安装pytorch-gpu，你可以按照以下步骤进行操作。首先，打开Anaconda Prompt。然后，创建一个名为pytorch_gpu的虚拟环境，可以使用以下命令：conda create -n pytorch_gpu python=3.7。接下来，激活pytorch_gpu环境，可以使用命令conda activate pytorch_gpu。进入环境后，你可以使用pip命令下载适合你的pytorch版本。如果你选择的是CUDA10.2版本，可以使用以下命令：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。如果你选择的是CUDA10.1版本，可以使用以下命令：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。\[1\]\[3\]

如果你想测试pytorch-gpu是否安装成功，你可以按照以下步骤进行操作。首先进入你刚刚创建的虚拟环境，使用命令conda activate pytorch_gpu。然后输入python命令进入python环境。接下来，输入以下命令进行测试：
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available()) # cuda是否可用
torch.cuda.device_count() # 返回GPU的数量
torch.cuda.get_device_name(0) # 返回gpu名字，设备索引默认从0开始\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch GPU版本安装](https://blog.csdn.net/weixin_42838061/article/details/113107234)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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