判断cuda是否调用成功

在使用CUDA加速的时候，我们需要判断是否调用成功。一般来说，CUDA函数会返回一个cudaError_t类型的错误码，如果返回的错误码为cudaSuccess，说明调用成功；否则，返回的错误码会对应一个相应的错误信息。

以下是一个示例代码：

cudaError_t cudaStatus;
cudaStatus = cudaMalloc((void**)&deviceArray, arraySize * sizeof(int));
if (cudaStatus != cudaSuccess) {
    fprintf(stderr, "cudaMalloc failed: %s\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
    return 1;
}

在上面的示例中，我们调用了cudaMalloc函数分配一段内存空间，然后判断返回的错误码是否为cudaSuccess。如果不是，就使用cudaGetErrorString函数来获取对应的错误信息，并打印到标准错误输出流(stderr)中。

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：

#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：

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。