【Pytorch】查看GPU是否可用
使用pytorch,可以使用如下语句查询GPU是否可用:
import torch
print(torch.__version__) # 查看torch当前版本号
print(torch.version.cuda) # 编译当前版本的torch使用的cuda版本号
print(torch.cuda.is_available()) # 查看当前cuda是否可用于当前版本的Torch,如果输出True,则表示可用
使用pytorch,可以使用如下语句查询GPU是否可用:
import torch
print(torch.__version__) # 查看torch当前版本号
print(torch.version.cuda) # 编译当前版本的torch使用的cuda版本号
print(torch.cuda.is_available()) # 查看当前cuda是否可用于当前版本的Torch,如果输出True,则表示可用
进入python编译环境,输入一下代码,如果结果是True,表示GPU可用 import tensorflow as tf print(tf.test.is_
使用pytorch,可以使用如下语句查询GPU是否可用: import torch print(torch.__version__) 查看tor
import torch flag = torch.cuda.is_available() print(flag) ngpu= 1
查看tf版本 print(tf.__version__) 判断CUDA是否可用: tf.test.is_built_with_cuda() ![
【Linux】 查看机器是否有GPU 1、背景 2、无GPU的示例 3、有GPU的示例 1、背景 查看机器是否有GPU,使用如下简介命令:
【LibTorch】 判定GPU是否可用 1、背景 2、代码 1、背景 最近学习libtorch(pytorch的c++版本)。 开发环境介绍:
1 Service Name and Transport Protocol Port Number Service names and port numbers
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
查看是否用GPU跑的TensorFlow程序 第一种方法,直接输出日志法(推荐) import tensorflow as tf sess = tf.Session
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
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