当前位置:   article > 正文

测试pytorch(GPU)安装,并输出版本号

测试pytorch(GPU)安装,并输出版本号

目录

GPU版本pytorch安装测试

CUDA信息显示

GPU版本pytorch安装测试

 我们一般完成pytorch(GPU)版本后,要进行测试,以下代码用于备注:

  1. import torch
  2. flag = torch.cuda.is_available()
  3. print(flag)
  4. ngpu= 1
  5. device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
  6. print(device)
  7. print(torch.__version__)
  8. print(torch.cuda.get_device_name(0))
  9. print(torch.rand(3,3).cuda())

测试结果如下: 

True
cuda:0
2.0.0+cu118
NVIDIA GeForce RTX 3090
tensor([[0.0756, 0.7062, 0.6051],
        [0.2772, 0.5758, 0.3481],
        [0.4451, 0.9666, 0.9337]], device='cuda:0')

CUDA信息显示

在CUDA后续的更新中,windows系统的任务管理器看不见CUDA占用了,在Ubuntu中同样无法看见,需要在命令行窗口输入:

nvidia-smi

 

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/article/detail/53264
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号