PyTorch如何检查GPU版本是否安装成功

　　介绍

这篇文章将为大家详细讲解有关PyTorch如何检查GPU版本是否安装成功,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

蟒蛇命令行下检查:

(基地),PS  C: \ \用户chenxuqi> conda 停用 　　PS  C: \ \用户chenxuqi> conda  activate  ssd 　　(ssd), PS  C: \ \用户chenxuqi> python 　　Python  3.6.12  |水蟒,Inc . |,(默认情况下,,Sep  9, 2020年,00:29:25),[MSC  v.1916  64年,bit  (AMD64)],提醒win32 　　想Type “帮助”,,“copyright",,“credits",趁机“license" for  more 信息。 　　在祝辞祝辞import 火炬 　　在祝辞祝辞,打印(torch.__version__) 　　0.4.0 　　在祝辞祝辞,print (torch.cuda.is_available ()) 　　真正的 　　在在在 　　在在在 　　祝辞祝辞祝辞

cmd命令行下检查cuda安装:

Microsoft  Windows [版本,10.0.18363.1139] 　　(c), 2019年,Microsoft 公司。保留所有权利。 　　 　　C:\Users\ chenxuqi> nvcc ——版本 　　学校网站:NVIDIA  (R), Cuda  compiler 司机 　　Copyright  (c), 2005 - 2017, NVIDIA 公司 　　Built 提醒Fri_Sep__1_21:08:32_Central_Daylight_Time_2017 　　Cuda  compilation 工具,release  9.0, V9.0.176 　　 　　C:\Users\ chenxuqi> 　　C:\Users\ chenxuqi>

执行使用GPU的代码:

import 时间 　　import  torch  　　 　　################################################## 　　 　　for 小姐:拷贝范围(10): 　　时间=start 才能;time.time () 　　时间=a 才能;torch.FloatTensor(我* 100、1000、1000) 　　时间=a 才能;a.cuda (), # a =, 　　时间=a 才能;torch.matmul (,) 　　最终获得才能=,time.time(),背后,开始 　　打印才能(结束)

执行结果:

注意,这里显存太小,溢出了……但是安装是成功的……

 Windows  PowerShell
　　
　　尝试新的跨平台,PowerShell  https://aka.ms/pscore6
　　
　　PS  C: \ \桌面chenxuqi \ \新用户建文件夹在,,,& # 39;D: \ Anaconda3 \ env \ ssd \ python.exe& # 39;, & # 39; C: \ chenxuqi \ .vscode \ \用户扩展python \ ms-python.python-2020.10.332292344 \ pythonFiles \ lib \ \ debugpy \发射器# 39;,& # 39;50571 & # 39;,& # 39;——& # 39;,& # 39;C: \用户桌面\ chenxuqi \ \新建文件夹\ testGPU.py& # 39;
　　3.6260359287261963
　　0.6305170059204102
　　0.9055967330932617
　　1.3199987411499023
　　1.5979139804840088
　　2.0483360290527344
　　THCudaCheck  FAIL 文件=c: \ programdata \ miniconda3 \ conda-bld \ pytorch_1524549877902 \ \工作阿托恩\ src \ thc \通用/THCStorage.cu 行=58,错误=2,:out  of 内存
　　Traceback  (most  recent  call 最后一个):
　　用户,File “c: \ \ chenxuqi \电脑\新建文件夹\ testGPU.py",, line  10,拷贝& lt; module>
　　时间=a 才能;torch.matmul (,)
　　RuntimeError: cuda  runtime  error  (2),:, out  of  memory  at  c: \ programdata \ miniconda3 \ conda-bld \ pytorch_1524549877902 \ \工作阿托恩\ src \ thc \通用/THCStorage.cu: 58岁
　　PS  C: \ \桌面chenxuqi \ \新用户建文件夹在conda  activate  ssd
　　PS  C: \ \桌面chenxuqi \ \新用户建文件夹在

<强>补充:pytorch离线安装,验证gpu版安装成功

使用conda命令在线安装pytorch会下载中断,添加pip清华大学镜像https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/中源下好火炬,安装包,然后使用pip命令

pip  install “下在的安装包的路径“

例如:

pip  install “C: \ 28614 \ \用户桌面\ pytorch-nightly-cpu-1.0.0.dev20181222-py3.7_cpu_0.tar.bz2"

安装gpu版,需要安装,cuda和cudnn。

验证gpu版是否安装成功

import 火炬 　　print (torch.cuda.is_available ())

返回真,则安装成功

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PyTorch如何检查GPU版本是否安装成功