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。

从实际的角度来看，有一个小题外话:

import torch
dev = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

这个开发人员现在知道是cuda还是cpu。

在使用cuda时，处理模型和张量的方式是不同的。一开始有点奇怪。

import torch
import torch.nn as nn
dev = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
t1 = torch.randn(1,2)
t2 = torch.randn(1,2).to(dev)
print(t1)  # tensor([[-0.2678,  1.9252]])
print(t2)  # tensor([[ 0.5117, -3.6247]], device='cuda:0')
t1.to(dev)
print(t1)  # tensor([[-0.2678,  1.9252]])
print(t1.is_cuda) # False
t1 = t1.to(dev)
print(t1)  # tensor([[-0.2678,  1.9252]], device='cuda:0')
print(t1.is_cuda) # True

class M(nn.Module):
    def __init__(self):        
        super().__init__()        
        self.l1 = nn.Linear(1,2)

    def forward(self, x):                      
        x = self.l1(x)
        return x
model = M()   # not on cuda
model.to(dev) # is on cuda (all parameters)
print(next(model.parameters()).is_cuda) # True

这一切都很棘手，一旦理解它，就可以帮助您快速处理较少的调试。

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。

在你开始运行训练循环后，如果你想在终端上手动观察你的程序是否在利用GPU资源，以及利用到什么程度，那么你可以简单地使用watch，如下所示:

$ watch -n 2 nvidia-smi

这将持续更新使用统计每2秒，直到你按ctrl+c

如果你需要更多的GPU统计数据的控制，你可以使用更复杂的nvidia-smi版本——query-gpu=....下面是一个简单的例子:

$ watch -n 3 nvidia-smi --query-gpu=index,gpu_name,memory.total,memory.used,memory.free,temperature.gpu,pstate,utilization.gpu,utilization.memory --format=csv

这将输出统计信息如下:

注意:在——query-gpu=....中，以逗号分隔的查询名之间不能有空格否则，这些值将被忽略，不返回统计信息。

此外，你可以通过以下方法检查PyTorch安装是否正确检测到CUDA安装:

In [13]: import  torch

In [14]: torch.cuda.is_available()
Out[14]: True

True状态意味着PyTorch配置正确，并且正在使用GPU，尽管你必须在代码中使用必要的语句移动/放置张量。

如果你想在Python代码中执行此操作，请查看以下模块:

https://github.com/jonsafari/nvidia-ml-py或在pypi中:https://pypi.python.org/pypi/nvidia-ml-py/