Python - 通过代码验证PyTorch是否安装成功、CUDA是否可用
作者:hangge | 2024-03-01 08:37
当我们安装好 PyTorch 并准备使用 CUDA 进行深度学习前,确保环境能正常工作是至关重要的。我们可以使用 Python 代码验证 PyTorch 是否成功安装以及 CUDA 是否可用。
1,编写代码
import torch # 查看torch版本 print('--- torch版本 ---') print(torch.__version__) # 查看cuda版本 print('--- cuda版本 ---') print(torch.version.cuda) # GPU是否可用 print('--- GPU是否可用 ---') print(torch.cuda.is_available()) # 返回gpu数量 print('--- GPU数量 ---') print(torch.cuda.device_count()) # 返回gpu名字,设备索引默认从0开始 print('--- GPU名称 ---') n = 0 while n < torch.cuda.device_count(): print(torch.cuda.get_device_name(n)) n += 1 # 代码测试 print('--- PyTorch代码测试 ---') print(torch.rand(3,3)) print('--- PyTorch代码测试(在GPU上测试PyTorch代码) ---') print(torch.rand(3,3).cuda())
2,运行验证代码
在命令行中运行脚本,脚本将输出 PyTorch 版本信息,并确认是否成功安装。如果 CUDA 可用,还会显示 CUDA 设备信息。
全部评论(0)