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
简单地从命令提示符或Linux环境中运行以下命令。
python -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'
上面应该打印为True
python -c 'import torch; print(torch.rand(2,3).cuda())'
它应该打印以下内容:
tensor([[0.7997, 0.6170, 0.7042], [0.4174, 0.1494, 0.0516]], device='cuda:0')
其他回答
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()) |
使用下面的代码
import torch
torch.cuda.is_available()
将只显示GPU是否存在并被pytorch检测到。
但是在“任务管理器->性能”中,GPU利用率会非常低。
这意味着你实际上是在使用CPU运行。
解决上述问题的检查和修改:
打开硬件加速GPU设置,重新启动。 在通知区打开NVIDIA控制面板—> Desktop—>显示GPU [注意:如果您新安装了windows,那么您还必须在NVIDIA控制面板中同意这些条款和条件]
这应该有用!
在官方网站的入门页面,你可以像这样检查PyTorch的GPU是否可用:
import torch
torch.cuda.is_available()
参考:PyTorch | Get Started
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。
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。
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