pytorch torch.cuda.is_availabl
时间: 2023-05-04 10:01:16 浏览: 182
这个问题是在询问 PyTorch 是否可用 CUDA 加速,答案是:是的,PyTorch 可以使用 CUDA 加速,可以调用 torch.cuda.is_available() 来检查 CUDA 是否可用。
相关问题
pytorch安装torch.cuda.is_available()) False
这可能是由于您的计算机没有安装对应的CUDA驱动程序,或者您当前使用的PyTorch版本不支持您计算机的CUDA版本引起的。您可以尝试使用以下命令验证您计算机的CUDA版本:
```python
import torch
print(torch.version.cuda)
```
如果您的计算机没有安装CUDA,则需要安装相应版本的CUDA;如果您当前使用的PyTorch版本不支持您计算机的CUDA版本,可以尝试降低PyTorch版本或更新CUDA。
def torch_gc(): if torch.cuda.is_available(): # with torch.cuda.device(DEVICE): torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.ipc_collect() elif torch.backends.mps.is_available(): try: from torch.mps import empty_cache empty_cache() except Exception as e: print(e) print("如果您使用的是 macOS 建议将 pytorch 版本升级至 2.0.0 或更高版本,以支持及时清理 torch 产生的内存占用。")
这段代码定义了一个名为`torch_gc()`的函数,用于在PyTorch中进行GPU内存管理。该函数首先判断当前是否可用CUDA(即是否有可用的GPU),如果有,则使用`torch.cuda.empty_cache()`清空GPU缓存,释放已占用的GPU内存,并使用`torch.cuda.ipc_collect()`执行GPU内存回收。如果当前不支持CUDA,但支持MPS,则使用`torch.mps.empty_cache()`清空缓存,释放已占用的内存。在macOS系统中,如果想要及时清理torch占用的内存,需要将PyTorch版本升级至2.0.0或更高版本。该函数的作用是在使用PyTorch进行深度学习训练过程中,及时释放已使用的GPU内存,避免因为内存占用过高导致程序崩溃或者性能下降的问题。
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