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  • pytorch中查看gpu信息

    其他:windows使用nvidia-smi查看gpu信息

    为什么将数据转移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu,就像将数据转移至CPU调用的方法是.cpu?这是因为GPU的编程接口采用CUDA,而目前并不是所有的GPU都支持CUDA,只有部分Nvidia的GPU才支持。PyTorch未来可能会支持AMD的GPU,而AMD GPU的编程接口采用OpenCL,因此PyTorch还预留着.cl方法,用于以后支持AMD等的GPU。

    torch.cuda.is_available()
    cuda是否可用;

    torch.cuda.device_count()
    返回gpu数量;

    torch.cuda.get_device_name(0)
    返回gpu名字,设备索引默认从0开始;

    torch.cuda.current_device()
    返回当前设备索引;

    # params.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    params.device = torch.device('cpu')
    params.n_gpu = torch.cuda.device_count()
    params.multi_gpu = args.multi_gpu

    更多信息:https://pytorch.org/docs/stable/cuda.html
    ---------------------
    作者:lsh呵呵
    来源:CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/83001910
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jfdwd/p/11237716.html
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