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

如果你使用的是Linux，我建议安装nvtop https://github.com/Syllo/nvtop

你会得到这样的结果:

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。

这里几乎所有的答案都引用torch.cuda.is_available()。然而，这只是硬币的一部分。它告诉你GPU(实际上是CUDA)是否可用，而不是它是否实际被使用。在一个典型的设置中，你会像这样设置你的设备:

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

但在更大的环境中(例如研究)，通常也会给用户更多的选择，因此根据输入，他们可以禁用CUDA，指定CUDA id，等等。在这种情况下，是否使用GPU不仅仅取决于GPU是否可用。在设备被设置为torch设备之后，您可以获取它的type属性来验证它是否是CUDA。

if device.type == 'cuda':
    # do something

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

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。