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THE@JOKER

于 2022-11-12 22:45:30 发布

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分类专栏： PyTorch 文章标签： pytorch python 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/W1995S/article/details/127826738

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本文详细介绍了如何在PyTorch 1.12.0版本中检查CUDA和cuDNN版本，确认GPU的可用性，并管理设备。重点展示了torch库中与GPU操作相关的API，如获取设备名称和数量。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import torch
print("Pytorch version：")
print(torch.__version__)
print("CUDA Version: ")
print(torch.version.cuda)
print("cuDNN version is :")
print(torch.backends.cudnn.version())

print("torch.cuda.is_available():",torch.cuda.is_available())           # cuda是否可用
print("torch.cuda.current_device():",torch.cuda.current_device())       # 返回当前设备索引
print("torch.cuda.device_count():",torch.cuda.device_count())           # 返回GPU的数量
print("torch.cuda.get_device_name(0):",torch.cuda.get_device_name(0))   # 返回gpu名字，设备索引默认从0开始


Pytorch version：
1.12.0+cu116
CUDA Version: 
11.6
cuDNN version is :
8500
torch.cuda.is_available(): True
torch.cuda.current_device(): 0
torch.cuda.device_count(): 1
torch.cuda.get_device_name(0): NVIDIA GeForce RTX 2050