是否使用gpu的判断方法

最新推荐文章于 2024-09-15 13:39:52 发布
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文章标签： python pytorch 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/S_unn_y_/article/details/132206012
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运行以下代码：

# import torch
# print("是否可用：", torch.cuda.is_available())        # 查看GPU是否可用
# print("GPU数量：", torch.cuda.device_count())        # 查看GPU数量
# print("torch方法查看CUDA版本：", torch.version.cuda)  # torch方法查看CUDA版本
# print("GPU索引号：", torch.cuda.current_device())    # 查看GPU索引号
# print("GPU名称：", torch.cuda.get_device_name(1))    # 根据索引号得到GPU名称
【填坑】（三）：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
一度雨的博客
04-14 586
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解决OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。 Error loading “\c10_cuda.dll“ or one of its dependencies.
qq_58985127的博客
05-27 1万+
但是由于我使用的是conda create -n 老环境 --clone 新环境这个命令复制的有虚拟环境，经过测试后，装了torch老的虚拟环境的解释器不会报错，所以我就把老的虚拟环境里的torch复制到了新的虚拟环境中的指定文件夹下，我的新的虚拟环境路径是“F:\anaconda\envs\env_3D_scene\lib\site-packages\”，就把老的torch文件夹中的torch文件夹复制到这个文件夹下，发现不会报这种错误。②经过运行下面的代码，发现显示的是能够成功加载这个文件。
AssertionError：Torch not compiled with CUDA enabled
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AssertionError：Torch not compiled with CUDA enabled
python安装cuda出现错误提示：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
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在pycharm中模型训练时，出现错误提示：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled原因：CUDA和Torch版本不兼容。
基于Tensorflow使用CPU而不用GPU问题的解决
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这通常是因为GPU资源有限，或者系统配置问题导致TensorFlow无法正确识别和使用GPU。本文将详细讲解如何解决在Tensorflow环境中使用CPU而不使用GPU的问题。 首先，遇到的问题可能是由于TensorFlow的GPU版本与系统中...
基于yolov5的GUI目标识别程序(支持选择要使用的权重文件，设置是否使用GPU、置信度阈值等参数).zip
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【资源介绍】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的...基于yolov5的GUI目标识别程序(支持选择要使用的权重文件，设置是否使用GPU、置信度阈值等参数).zip
基于Emgu CV的GPU加速人脸识别.pdf
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本文主要介绍了基于 Emgu CV 利用 GPU 加速技术实现的人脸检测、人脸识别和人脸比对方法。 1. Emgu CV 简介 Emgu CV 是一个基于 .NET 平台的图像处理库，它封装了 OpenCV 图像处理库。Emgu CV 能够支持多种编程...
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在这个例子中，可能是使用GPU加速的RANSAC去除点云中的地面平面，这对于例如无人机避障或地形分析等应用非常有用。 4. **GPU配置**： 使用GPU加速PCL前，需要正确配置环境，包括安装CUDA toolkit、NVIDIA驱动，...
AssertionError:torch not compiled with cuda enabled
为学日益 为道日损
01-11 1万+
anaconda里除了有python包之外（我们下载python可不就下载的这个包吗），还集成了很多数据分析用的包，不用我们再一一安装了。 如果在path里配置了anaconda的环境变量，anaconda prompt 和 cmd并无太大差别，只不过anaconda prompt更方便，更好用，有很多快捷键。 anaconda创建环境，激活，就可以在这个环境中下载需要的包的版本，即使与别的环境的版本冲突问题也被anaconda解决了，就这样用anaconda来管理不同的python环境。 在微信读书
100%解决：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
qq_45826605的博客
05-14 1万+
100%完美解决Torch not compiled with CUDA enabled问题
解决OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。 Error loading “D:……\lib\c10_cuda.dll“ or one of its dependencie.
qq_50926643的博客
03-30 5916
OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。Error loading "D:\anaconda\install\lib\site-packages\torch\lib\c10_cuda.dll" or one of its dependencies.当你打开pycharm或jupyter lab or notebook，输入torch时候，发生错误，可能是pytorch版本部分文件不对。确保使用的是与您的 Python 版本兼容的正确版本。：尝试重新安装 PyTorch。
科研小tip（四）——AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
YasmineC的博客
10-30 677
今天刚刚解决一个非常恼人的bug，以至于如果不来总结一下这个奇怪的bug，就会异常懊悔失去的2h… 遇到的bug： AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 咨询了百度，一般的回答是说，这种错误是因为你的cuda不能用，解决方法是把代码放到cpu上跑。但是这很奇怪，你的代码中都写了.cuda了，大概率就是你想用cuda而且具备这种硬件条件，所以这个解决方案比较没有用。 最后在jupyter里面输入了print(torch.__version_
AssertionError(“Torch not compiled with CUDA enabled“)
ANNaScripter的博客
03-11 1439
​​​​​​如果是跑GPU，除了检查torch和cuda的对应版本是否一致以外，还要注意官网下载的torch版本开头是cuxxx而不是cpu pytorch各版本下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html cpu版本： gpu版本： ...
python AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
码农的专栏
09-15 850
修改一下代码，将cuda改成cpu。
python报错系列(5)--AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
用余生去守护的博客
01-24 8183
失败是迷雾，穿过它，我们就可以瞥见光明
成功解决：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
Oona_01的博客
03-23 2783
找到python对应的版本，就可以在下面的这个网站中选择现在对应的torch版本，注意我们选择下载torch时要注意python的版本号，并且在选择的时候选择cu开头的链接下载，cu对应的CUDA的版本，比如这里的python版本为3.6，那么只要选择cp36的链接下载。以上就是这个错误的全部解决方法，总结一下就是：找到对应的python版本，下载python版本对应下的GPU版本的torch文件包，然后下载CUDA，将下载的包放在项目下，然后进行pip安装即可。第三步：下载对应版本的CUDA。
CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions bef
qq_39337332的博客
06-12 240
安装fabricmanager。
如何使用python判断gpu是否可用
最新发布
03-30
<think>好的，我现在需要回答用户关于如何用Python检查GPU可用性的问题，特别是使用TensorFlow和PyTorch的情况。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的代码示例或者步骤说明。 根据引用[1]，PyTorch会自动检测可用的GPU，用户可以通过`torch.cuda.is_available()`来确认，并且给出了示例代码。这应该就是PyTorch部分的检查方法。另外，引用[4]中的脚本输出了CUDA是否可用、GPU数量等信息，说明PyTorch还可以进一步获取更多GPU的详细信息，比如设备名称和显存使用情况。 接下来是TensorFlow部分。引用[2]和[3]提到了安装TensorFlow及其GPU版本的命令，但没有直接给出检查GPU可用性的代码。不过根据我的知识，TensorFlow可以通过`tf.config.list_physical_devices('GPU')`来列出可用的GPU设备。此外，`tf.test.is_gpu_available()`在旧版本中可能被使用，但需要注意是否已被弃用。用户可能还需要使用`tf.config.experimental.get_device_details`来获取更详细的信息，比如GPU型号和计算能力。 用户的问题可能还希望了解如何同时检查多个框架的情况，比如同时使用TensorFlow和PyTorch的情况。需要分别调用各自的API来检查。另外，用户可能对获取更详细的GPU信息感兴趣，比如显存使用情况、设备名称等，这时候可能需要更深入的代码示例。 需要确保回答中的代码示例正确，符合各自的框架版本。例如，TensorFlow 2.x的API可能和1.x有所不同，而用户提供的引用中有提到TensorFlow 2.4.0，所以应该使用对应版本的语法。PyTorch的代码示例在引用[1]和[4]中已经给出，可以直接参考。 另外，用户可能想知道为什么有时候即使安装了GPU版本的库，仍然无法检测到GPU。这时候可能需要检查CUDA和cuDNN的版本是否匹配，以及驱动是否正确安装。但用户的问题主要是检查可用性的方法，这部分可能属于扩展内容，但可以简要提及。 最后，生成的相关问题需要与检查GPU可用性相关，比如如何安装GPU版本的库，如何指定使用特定GPU，或者如何监控GPU的使用情况等。结合引用中的内容，引用[1]提到了手动指定GPU，引用[2]和[3]涉及安装步骤，引用[4]展示了更详细的GPU信息，所以相关问题可以围绕这些方面展开。 总结回答结构：先分PyTorch和TensorFlow两部分，分别给出代码示例和说明，然后可能补充常见问题或扩展信息，最后生成相关问题。确保代码使用正确的语法，比如在PyTorch中使用`torch.cuda`相关函数，在TensorFlow中使用`tf.config`模块。</think>### 使用Python检查GPU可用性（TensorFlow/PyTorch） #### 一、PyTorch检查GPU可用性 PyTorch通过`torch.cuda`模块提供GPU检测功能： ```python import torch # 基础检查 gpu_available = torch.cuda.is_available() print(f"GPU可用状态: {gpu_available}") # 获取详细信息 if gpu_available: print(f"GPU数量: {torch.cuda.device_count()}") for i in range(torch.cuda.device_count()): print(f"GPU {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)}") print(f"显存总量: {torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory / 1024**3:.2f} GB") ``` 输出示例： ``` GPU可用状态: True GPU数量: 2 GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 4090 D 显存总量: 24.00 GB ```[^1][^4] --- #### 二、TensorFlow检查GPU可用性 TensorFlow通过`tf.config`模块实现GPU检测： ```python import tensorflow as tf # 基础检查 gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU') print(f"检测到GPU数量: {len(gpus)}") # 获取设备详细信息 if gpus: for gpu in gpus: details = tf.config.experimental.get_device_details(gpu) print(f"设备名称: {gpu.name}") print(f"计算能力: {details.get('compute_capability')}") ``` 输出示例： ``` 检测到GPU数量: 2 设备名称: /physical_device:GPU:0 计算能力: (8, 9) ```[^2][^3] --- #### 三、常见问题排查 1. **已安装GPU版本但检测不到** - 检查CUDA/cuDNN版本是否与深度学习框架匹配 - 验证驱动状态：`nvidia-smi` - 确认安装的是`tensorflow-gpu`而非CPU版本[^2] 2. **多GPU环境指定设备** PyTorch使用`device = torch.device("cuda:1")`指定第二块GPU TensorFlow使用`tf.config.set_visible_devices(gpus[1])` ---
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