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torch.cuda.is_available

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sofu456
发布2019-07-09 14:35:44
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发布2019-07-09 14:35:44
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文章被收录于专栏:sofu456

pytorch gpu

torch.cuda.is_available() cuda是否可用;

torch.cuda.device_count() 返回gpu数量;

torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字,设备索引默认从0开始;

torch.cuda.current_device()

cuda是nvidia gpu的编程接口,opencl是amd gpu的编程接口

is_available 返回false

torch.cuda.get_device_name(0) AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

查看安装版本,支持gpu

在这里插入图片描述
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解决办法

  • 重新编译 pytorch 使得编译时CUDA能够与运行时CUDA保持一致
代码语言:javascript
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pip uninstall pytorch #  conda uninstall pytorch, if you use conda
nvcc -V # 查看 nvcc 版本

sudo rm -f /usr/local/cuda # optional, only if you already have this symlink
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda

# 将如下路径加入环境变量,如~/.bashrc
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
export LIBRARY_PATH="$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"

source ~/.bashrc # 确保路径被加载

# 编译并安装 pytorch
conda install numpy pyyaml mkl=2019.3 mkl-include setuptools cmake cffi typing
conda install -c pytorch magma-cuda100 # optional step
# clone the pytorch source code
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch
make clean # make clean is needed in my case
export CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-"$(dirname $(which conda))/../"}
sudo python setup.py install # sudo is needed in my case.
  • 重新安装CUDA使得其与pytorch编译的版本一致。
代码语言:javascript
复制
torch.__version__   #查看pytorch版本
torch.version.cuda    #查看pytorch版本     查询cuda版本none,需要重新编译cuda

cuda版本为none,原因是下载的时候版本选错误了

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原始发表:2019年05月23日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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