有torch但gpu不可用

如果你有一台电脑但是GPU不可用，你可以使用CPU来运行模型。但是，由于CPU的计算速度比GPU慢，处理大型模型可能会非常缓慢。

在PyTorch中，你可以通过将`torch.device("cpu")`指定为设备来使用CPU。例如：

import torch

# 将模型加载到CPU上
model = MyModel()
device = torch.device("cpu")
model.to(device)

# 在CPU上运行模型
output = model(input_tensor.to(device))

这将确保模型在CPU上运行，而不是在GPU上运行。

相关问题

yolov5 torch 验证gpu是否可用

可以使用以下代码验证Yolov5 Torch是否可以使用GPU：

import torch

# 检测CUDA是否可用
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(f'Using device: {device}')

# 使用GPU
if device.type == 'cuda':
    model.to(device)

# 执行模型推理
output = model(input_tensor.to(device))

此代码将检测CUDA是否可用，并将模型移动到GPU上进行推理。

torch使用gpu

在PyTorch中，可以使用以下方法来在GPU上使用torch：
1. 通过使用`torch.cuda.device('cuda')`来指定要使用的GPU。即使没有显式指定要使用哪个GPU，PyTorch默认会将tensor分配在GPU 0上。
2. 默认情况下，PyTorch会在CPU上进行模型训练。可以使用`torch.device('cpu')`来指定使用CPU。
3. 可以通过使用`torch.cuda.current_device()`来查看当前正在使用的GPU的序号。
4. 如果想要尝试使用GPU，但不确定是否存在可用的GPU，可以使用以下两个函数：
- `try_gpu(i=0)`函数可以返回指定序号的GPU（如果存在），否则返回CPU。
- `try_all_gpus()`函数可以返回所有可用的GPU（如果存在），否则返回CPU。