如何用代码判断cuda能否使用
时间: 2024-03-17 20:44:56 浏览: 17
可以使用Python的`torch.cuda.is_available()`函数来判断CUDA是否可以使用。这个函数返回一个布尔值,如果CUDA可用,则返回`True`,否则返回`False`。
具体使用方法如下:
```python
import torch
if torch.cuda.is_available():
print("CUDA is available!")
else:
print("CUDA is not available!")
```
如果输出结果为“CUDA is available!”,则说明CUDA可用;如果输出结果为“CUDA is not available!”,则说明CUDA不可用。
相关问题
判断程序是否调用了CUDA成功的代码
判断程序是否调用了CUDA成功可以通过检查CUDA API函数调用的返回值来确定。如果CUDA API函数返回值是cudaSuccess,则表示函数调用成功,否则表示调用失败。以下是示例代码:
```c++
#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>
int main() {
cudaError_t status = cudaSetDevice(0); // 设置使用的GPU设备
if (status != cudaSuccess) {
printf("Failed to set CUDA device!\n");
return 1;
}
// TODO: 进行CUDA计算
return 0;
}
```
在上面的示例代码中,我们首先调用了`cudaSetDevice()`函数来选择使用的GPU设备。如果函数返回值是`cudaSuccess`,则表示设备选择成功;否则表示选择失败。接下来,我们可以在TODO部分进行CUDA计算。
torch判断程序是否调用了CUDA成功的代码
可以使用以下代码来判断程序是否成功调用了CUDA:
```python
import torch
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda")
print("CUDA is available")
else:
device = torch.device("cpu")
print("CUDA is not available")
# 将模型和数据移到设备上
model.to(device)
data.to(device)
# 运行模型
output = model(data)
```
在这里,我们首先检查CUDA是否可用。如果CUDA可用,则将设备设置为CUDA设备。否则,将设备设置为CPU。然后,我们将模型和数据移到设备上,最后运行模型。如果成功运行,则说明程序成功调用了CUDA。