这篇文章主要介绍了PyTorch 检查GPU版本是否安装成功的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
anaconda命令行下检查:
(base) PS C:\Users\chenxuqi> conda deactivate PS C:\Users\chenxuqi> conda activate ssd (ssd) PS C:\Users\chenxuqi> python Python 3.6.12 |Anaconda, Inc.| (default, Sep 9 2020, 00:29:25) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch >>> print(torch.__version__) 0.4.0 >>> print(torch.cuda.is_available()) True >>> >>> >>>
cmd命令行下检查cuda安装:
Microsoft Windows [版本 10.0.18363.1139] (c) 2019 Microsoft Corporation。保留所有权利。 C:\Users\chenxuqi>nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation Built on Fri_Sep__1_21:08:32_Central_Daylight_Time_2017 Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176 C:\Users\chenxuqi> C:\Users\chenxuqi>
执行使用GPU的代码:
import time import torch ################################################## for i in range(1,10): start = time.time() a = torch.FloatTensor(i*100,1000,1000) a = a.cuda() #a = a a = torch.matmul(a,a) end = time.time() - start print(end)
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:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹> & 'D:\Anaconda3\envs\ssd\python.exe' 'c:\Users\chenxuqi\.vscode\extensions\ms-python.python-2020.10.332292344\pythonFiles\lib\python\debugpy\launcher' '50571' '--' 'c:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹\testGPU.py' 3.6260359287261963 0.6305170059204102 0.9055967330932617 1.3199987411499023 1.5979139804840088 2.0483360290527344 THCudaCheck FAIL file=c:\programdata\miniconda3\conda-bld\pytorch_1524549877902\work\aten\src\thc\generic/THCStorage.cu line=58 error=2 : out of memory Traceback (most recent call last): File "c:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹\testGPU.py", line 10, ina = torch.matmul(a,a) RuntimeError: cuda runtime error (2) : out of memory at c:\programdata\miniconda3\conda-bld\pytorch_1524549877902\work\aten\src\thc\generic/THCStorage.cu:58 PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹> conda activate ssd PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹>
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清华大学镜像源https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/中下好torch,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:\Users\28614\Desktop\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 torch print(torch.cuda.is_available())
返回True，则安装成功
以上就是PyTorch 检查GPU版本是否安装成功的操作的详细内容，更多请关注0133技术站其它相关文章！
