Pytorch GPU使用

最新推荐文章于 2025-06-26 11:17:17 发布
最新推荐文章于 2025-06-26 11:17:17 发布
阅读量3.6k 收藏 2
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhuxuhan/article/details/80980184
本文介绍了三种在Python中使用GPU的方法：1. 通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定可见的GPU设备；2. 使用PyTorch库中的torch.cuda.set_device函数来设定当前使用的GPU设备。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、使用gpu的三种方式：

1、在python脚本中写入：

import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"

2、在python脚本中写入：

import torch 

torch.cuda.set_device(gpu_id)


zhuxuhan
关注
Pytorch GPU版详细安装过程
南柯一梦的江湖
06-15 4154
可以在https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 查询对应版本的torchaudio。可以在https://github.com/pytorch/vision#installation，查询对应版本的torchvision，注意：只有带NVIDIA的英伟达显卡的电脑才能安装GPU版本的Pytorch，否则只能安装CPU版本的Pytorch.然后在https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。
pytorch cpu to gpu示例
Sarah ~
05-22 211
【代码】pytorch cpu to gpu示例。
pytorch使用指定GPU训练的实例
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch使用指定GPU训练的实例，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
【PyTorch框架】GPU的使用
闪闪发光的博客
04-18 9293
GPU使用；多GPU运算
pytorch(gpu)环境搭建&&yolov5超详细环境搭建gpu版本
最新发布
hdf521999的博客
06-26 1353
本文详细介绍了GPU环境搭建流程，包含CUDA Toolkit与PyTorch的版本匹配、安装步骤，以及cuDNN的配置方法。首先通过nvidia-smi查看显卡支持的CUDA版本，从官网下载对应版本的CUDA和PyTorch，并验证安装。然后安装cuDNN并覆盖CUDA目录文件。接着安装Anaconda管理Python环境，创建虚拟环境后安装PyTorch的GPU版本，最后通过torch.cuda.is_available()验证GPU是否可用。文中提供了大量截图和官网链接，帮助读者顺利完成环境配置。
pytorch GPU操作事例
wjw7869的专栏
08-09 211
>>> import torch >>> if_cuda =torch.cuda.is_available() >>> print("if_cuda=",if_cuda) if_cuda= True >>> gpu_count = torch.cuda.device_count() >>> print("gpu_count=",gpu_count) gpu_count= 8
Pytorch机器学习代码GPU使用示范
weixin_47390487的博客
02-08 963
自己买了带GPU机器但长期只能狂跑CPU，最近通过借鉴代码和摸索，终于让自己的GPU跑起来了。为了更方便的说明，我把自己参加的一个天池长期赛部分代码展示出来，并突出GPU相关的修改部分。
从零开始安装pytorch（包含GPU和CPU版本的安装）
热门推荐
qiaoxinyu1989的博客
01-31 7万+
Pytorch是。
解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题
09-18
在PyTorch中进行深度学习模型...总的来说，解决PyTorch GPU内存耗尽问题需要结合优化模型、合理管理内存、监控资源和使用适当的训练技巧。理解这些原理和实践，能帮助我们在有限的GPU资源下更高效地训练深度学习模型。
pytorch 限制GPU使用效率详解(计算效率)
09-16
在PyTorch中，有时我们可能需要限制GPU的使用效率，例如为了防止过载或测试模型在低资源环境下的性能。然而，PyTorch官方并没有直接提供像TensorFlow那样的工具来直接设定GPU的使用率。在这种情况下，我们可以采用...
Pytorch GPU版本安装
cash_cp的博客
04-28 2001
安装Pytorch GPU版本过程
PyTorch终极安装指南：CPU/GPU双版本+环境配置全攻略
以为在机器学习领域与人工智能领域深耕多年的老牛
03-01 5851
最后一条命令设置在安装包时显示所使用的镜像源 URL，当然你也可以忽略这几条指令，不用管这一步骤，但是后面使用 conda 下载安装库的时候可能会比较慢，上面的指令直接在终端一一敲入即可，没有太多需要注意的地方，这里不做过多的解释，如果有不懂的，可以在评论区发出来，我看到会及时解答。通过以上步骤判断好了自己电脑是否有GPU，就可以通过后面的步骤安装适合自己电脑的版本，我GPU和CPU版本的安装都做了，所以大家注意甄别，不带说明的，是都要进行的操作。选择好路径之后，点击Next。
配置pytorch环境保姆级教程--GPU版本
m0_53462259的博客
10-19 2282
（这个torch11是你要创建环境的名字，可以自己取一个，这个11表示torch的版本是11.X的；我下载的是torch1.8+cu111和torchvision0.9+cu111（cu表示GPU，cp表示CPU。此电脑右键->属性->高级系统设置->环境变量->系统变量的path->双击打开->添加路径（红框框两个）2）输入conda env list 查看当前环境的配置情况，什么都没有装的时候就只有一个base环境；（如果你不是这个路径说明你安装CUDA的时候改了安装路径，上面的路径上默认的）
win10下Tensroflow，Pytorch不能用GPU（亲测有效）
qq_44887206的博客
06-24 2686
一开始pytorch能用，TensorFlow不可，为了TensorFlow鼓捣一会后，发现Pytorch也不能用了，查了许多办法博客发现是版本不匹配问题，尤其是Cuda版本10.0之后就不太能用了。为了让这俩都能用，在踩了一天坑之后终于????二者能用了 Tf: local_device [name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 268435456 locality { } incarnation: 134991618779764320
如何在GPU上运行pytorch程序（正确方法）
wacebb的博客
03-17 2万+
用GPU跑pytorch程序就3点： 1.申明用GPU 2.把你的model放到GPU上 3.把数据和标签放到GPU上 详细步骤： 1.申明： device=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(device) 如果有多个GPU，你可以选择具体的GPU进行使用。 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" os.environ[.
Pytorch | GPU | 将代码加载到GPU上运行
agent_snail的博客
07-13 1万+
Pytorch | GPU | 将代码加载到GPU上运行 “I think if you do something and it turns out pretty good, then you should go do something else wonderful, not dwell on it for too long. Just figure out what’s next.” ——Steve Jobs ❤️流程 声明用GPU（指定具体的卡） 将模型（model）加载到GPU上 把数据和标签
PyTorch下载完成之后无法使用GPU
diguaren的博客
08-03 1112
测试结果为false。
如何在GPU上训练pytorch代码？
Viviane_2022的博客
12-22 3002
在Python代码中指定GPU，模型GPU提速技巧,GPU利用率问题,如何确认程序是否在GPU上跑——查看GPU使用情况
win10 pytorch用GPU 运行代码
weixin_42528089的博客
03-18 2001
1: 首先安装显卡对应的CUDA ， 2：打开pytorch 官网 3：验证： import torch DEVICE = ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(torch.cuda.is_available()) 输出为true 则证明 已经可以启动显卡运行程序 ...
PyTorch GPU版本安装指南
例如，安装GPU版本可以使用`conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch`，这里的10.2是CUDA的版本号，需根据实际情况调整。 Windows系统中的步骤大致类似，但可能需要配置环境变量...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值