pytorch 测试gpu可用
时间: 2023-10-29 18:00:37 浏览: 51
您可以使用以下代码测试PyTorch是否可以访问GPU:
```python
import torch
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda")
print("GPU可用")
else:
device = torch.device("cpu")
print("GPU不可用")
print("当前设备:", device)
```
这段代码首先检查PyTorch是否可以访问GPU,如果可用,则将设备设置为cuda。否则,将设备设置为cpu。最后,它会打印出当前使用的设备。
相关问题
pytorch测试gpu是否可用
可以使用以下代码测试PyTorch是否可以使用GPU:
```
import torch
if torch.cuda.is_available():
print('CUDA is available. Training on GPU...')
device = torch.device('cuda')
else:
print('CUDA is not available. Training on CPU...')
device = torch.device('cpu')
```
这段代码首先检查CUDA是否可用,如果可用,则将设备设置为GPU,否则将设备设置为CPU。
pytorch 测试gpu
在PyTorch中,可以使用以下方法来测试GPU:
1. 使用try_gpu函数检查是否存在GPU。该函数将返回一个torch.device对象,表示可用的GPU设备。如果存在多个GPU,则可以使用try_gpu(i)来指定要使用的GPU编号。
2. 使用try_all_gpus函数返回所有可用的GPU设备列表。如果没有可用的GPU,将返回一个包含CPU设备的列表。
3. 使用torch.cuda.device_count()函数查询可用的GPU数量。
4. 使用torch.cuda.get_device_name(i)函数获取指定GPU编号的设备名称。
5. 使用torch.cuda.is_available()函数检查是否有可用的GPU。
请注意,在使用GPU之前,需要确保已安装正确版本的CUDA驱动,并且PyTorch与CUDA版本兼容。
以下是一些示例代码来测试GPU:
```python
import torch
# 检查是否存在GPU
def try_gpu(i=0):
if torch.cuda.device_count() >= i+1:
return torch.device(f'cuda:{i}')
return torch.device('cpu')
# 返回所有可用的GPU
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')]
# 查询GPU数量
num_gpus = torch.cuda.device_count()
print(f"可用的GPU数量:{num_gpus}")
# 获取GPU设备名称
for i in range(num_gpus):
device_name = torch.cuda.get_device_name(i)
print(f"GPU {i}: {device_name}")
# 检查是否有可用的GPU
is_gpu_available = torch.cuda.is_available()
print(f"是否有可用的GPU:{is_gpu_available}")
```
希望这些信息对您有所帮助!