This is going to work :
In [1]: import torchIn [2]: torch.cuda.current_device()Out[2]: 0In [3]: torch.cuda.device(0)Out[3]: <torch.cuda.device at 0x7efce0b03be0>In [4]: torch.cuda.device_count()Out[4]: 1In [5]: torch.cuda.get_device_name(0)Out[5]: 'GeForce GTX 950M'
This tells me the GPU GeForce GTX 950M is being used by PyTorch.
![20191009191333910.png][][日萌社][Link 1] [人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow Paddle
PyTorch 关于多 GPUs 时的指定使用特定 GPU. PyTorch 中的 Tensor，Variable 和 nn.Module(如 loss，layer和容器 S
由于经常重装系统，导致电脑的环境需要经常重新配置，其中尤其是cuda torch比较难以安装，因此记录一下安装GPU版本torch的过程。 1）安装CUDA toolkit
目录 一、安装pytorch 二、安装PyG -------------------- 继极简安装TensorFlow-GPU版本之后，这边继续更新一个极简安装pyto
1、从pytorch官网获取安装命令 [https://pytorch.org/][https_pytorch.org] ![watermark_type_ZmFuZ3po
This is going to work : In [1]: import torch In [2]: torch.cuda.current_de
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CU
torch 包 `torch` 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作。另外，它也提供了多种工具，其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化。 它有CUDA
Anaconda真是一个好东西啊~ Anaconda默认安装了常见的科学计算包，用它搭建起Python环境后不用再费时费力安装这些包； Anaconda可以创建互
1 官方推荐： os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 2 官方不建议使用的 torch.cuda.set_de
旧城等待，
野性酷女
向右看齐
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