如何检查PyTorch是否使用GPU?nvidia-smi命令可以检测GPU活动,但我想直接从Python脚本中检查它。
当前回答
这是可能的
torch.cuda.is_available()
返回True,但在运行时得到以下错误
>>> torch.rand(10).to(device)
MBT建议:
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
这个链接解释了
... torch.cuda。Is_available只检查你的驱动程序是否与我们在二进制文件中使用的cuda版本兼容。这意味着CUDA 10.1与您的驱动程序是兼容的。但是当你用CUDA计算时,它找不到你的拱门的代码。
其他回答
这是可能的
torch.cuda.is_available()
返回True,但在运行时得到以下错误
>>> torch.rand(10).to(device)
MBT建议:
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
这个链接解释了
... torch.cuda。Is_available只检查你的驱动程序是否与我们在二进制文件中使用的cuda版本兼容。这意味着CUDA 10.1与您的驱动程序是兼容的。但是当你用CUDA计算时,它找不到你的拱门的代码。
如果你在这里是因为你的pytorch总是给torch.cuda.is_available() False,那可能是因为你安装的pytorch版本没有GPU支持。(例如:你在笔记本电脑上编码,然后在服务器上测试)。
解决方案是在pytorch下载页面中使用正确的命令卸载并重新安装pytorch。也参考这个pytorch问题。
在GPU上创建一个张量,如下所示:
$ python
>>> import torch
>>> print(torch.rand(3,3).cuda())
不要退出,打开另一个终端,检查python进程是否使用该GPU:
$ nvidia-smi
Query | Command |
---|---|
Does PyTorch see any GPUs? | torch.cuda.is_available() |
Are tensors stored on GPU by default? | torch.rand(10).device |
Set default tensor type to CUDA: | torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor) |
Is this tensor a GPU tensor? | my_tensor.is_cuda |
Is this model stored on the GPU? | all(p.is_cuda for p in my_model.parameters()) |
这些函数应该有助于:
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.cuda.device_count()
1
>>> torch.cuda.current_device()
0
>>> torch.cuda.device(0)
<torch.cuda.device at 0x7efce0b03be0>
>>> torch.cuda.get_device_name(0)
'GeForce GTX 950M'
这告诉我们:
CUDA是可用的,可以在一台设备上使用。 Device 0指GPU GeForce GTX 950M,目前被PyTorch选中。
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