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
查询是否有可用的GPU。
torch.cuda.is_available()
如果上面的函数返回False,
你要么没有GPU, 或者没有安装Nvidia驱动程序,所以OS看不到GPU, 或者GPU被环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES隐藏。当CUDA_VISIBLE_DEVICES的值为-1时,将隐藏所有设备。你可以用下面这行代码检查这个值:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']
如果上面的函数返回True,这并不一定意味着你正在使用GPU。在Pytorch中,您可以在创建设备时将张量分配给它们。默认情况下,张量被分配给cpu。要检查张量的分配位置,请执行以下操作:
# assuming that 'a' is a tensor created somewhere else
a.device # returns the device where the tensor is allocated
注意,您不能操作在不同设备中分配的张量。要了解如何将张量分配给GPU,请参见这里:https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html
其他回答
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/
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
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!
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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