退出查询pytorch查询cuda状态

要退出 PyTorch 环境，可以在 Python 命令行界面中输入 `exit()` 或者按下 `Ctrl + Z` 键并回车。

要查询 CUDA 的状态，可以使用以下代码：

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)

第一行代码用于检查当前系统是否支持 CUDA，返回结果为 True 或 False。第二行代码用于查询 CUDA 的版本号。如果 CUDA 没有安装或者 PyTorch 没有安装 CUDA 版本，则第二行代码会抛出错误。

相关问题

pytorch查看gpu

### 查看PyTorch中的GPU使用情况

在PyTorch环境中，可以利用`torch.cuda`模块下的多个函数来查询和管理GPU资源。例如，要查看当前设备上的显存占用状况以及确认张量或其他CUDA对象所分配的具体显卡编号。

对于获取详细的GPU内存统计信息，可以通过调用`torch.cuda.memory_stats()`方法实现[^1]：

import torch

# 获取所有可用的gpu数量
device_count = torch.cuda.device_count()
print(f"Number of available GPUs: {device_count}")

# 设置默认使用的GPU ID, 假设只有一块GPU则设置为0
current_device = 0
if device_count > 0:
    # 显示当前激活的cuda设备名称
    print(torch.cuda.get_device_name(current_device))
    
    # 打印已分配给程序运行过程中的最大内存量（单位字节）
    max_allocated_memory = torch.cuda.max_memory_allocated(device=current_device)
    print(f"Max allocated memory on GPU-{current_device}: {max_allocated_memory / (1024 ** 2):.2f} MB")

    # 清理缓存以释放未被引用但仍占据空间的数据
    torch.cuda.empty_cache()

    # 输出完整的GPU内存统计数据
    stats = torch.cuda.memory_stats(current_device)
    for key, value in stats.items():
        print(f"{key}: {value}")

此外，在多进程或多线程环境下操作时需要注意同步问题；当遇到异常退出等情况可能导致某些临时文件未能及时清理干净，这时可能需要手动清除残留文件或重启计算节点才能恢复正常工作状态。

固态显卡安装pytorch

### 安装适用于固态显卡系统的PyTorch

对于配备了NVIDIA固态显卡的设备，在安装PyTorch之前，确保已正确配置好CUDA和相应的驱动程序至关重要。以下是针对此类情况的具体指导：

#### 确认硬件支持并准备环境

为了使PyTorch能够充分利用GPU加速功能，首先应当确认所使用的计算机是否具备兼容的NVIDIA GPU，并完成必要的前期准备工作。

- **验证NVIDIA驱动状态**

使用`nvidia-smi`命令可以快速判断当前系统内是否存在有效的NVIDIA驱动以及其工作状况[^1]。如果显示正常，则说明驱动已被成功加载；反之则需按照官方指南重新部署合适的驱动版本。

- **调整BIOS设置**

对于部分机型而言，可能还需要进入BIOS关闭Secure Boot选项以允许自定义安装非微软认证的操作系统组件或第三方提供的图形驱动程序[^3]。此步骤有助于避免潜在的安全策略冲突影响后续操作的成功率。

- **处理现有开源驱动干扰**

Ubuntu默认集成了名为`nouveau`的开源NVIDIA驱动模块，这可能会与即将安装的新版闭源驱动发生冲突从而引发诸如无法启动桌面等问题。因此建议提前编辑配置文件将其列入黑名单以便彻底移除该影响因素。

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

向上述文件追加如下两行内容后保存退出：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

随后更新初始RAM磁盘映像以应用更改：

sudo update-initramfs -u

重启机器让改动生效后再继续下一步骤。

#### 下载匹配版本的PyTorch包

考虑到不同版本间的依赖关系差异较大，选择恰当的目标发行版尤为关键。鉴于提及到了特定版本号（即CUDA 11.6），这里推荐采用稳定分支下的预构建二进制轮文件来进行安装[^2]。具体做法可通过Conda渠道实现自动化管理整个过程：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge

这条指令将会自动解析所有必需项并将它们一并加入现有的Anaconda环境中去。