在pytorch中自动设置cuda变量
在PyTorch中，自动设置CUDA变量是通过torch.cuda.is_available()函数来实现的。该函数返回一个布尔值，表示当前系统是否支持CUDA。
CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，用于利用GPU进行高性能计算。在深度学习中，使用CUDA可以加速模型的训练和推理过程。
PyTorch是一个基于Torch的开源机器学习库，它提供了丰富的工具和接口，方便用户进行深度学习模型的开发和训练。PyTorch支持使用CUDA来加速模型的计算，通过自动设置CUDA变量，可以方便地判断当前系统是否支持CUDA，并在需要时将计算任务转移到GPU上执行。
使用CUDA可以获得以下优势：
- 加速计算：GPU相比CPU具有更多的计算核心和并行计算能力，可以显著加速深度学习模型的训练和推理过程。
- 大规模数据处理：CUDA支持在GPU上同时处理大规模数据，可以提高数据处理的效率和吞吐量。
- 内存管理：CUDA提供了专门的内存管理机制，可以更高效地管理GPU上的内存，减少内存的拷贝和传输开销。
在PyTorch中，可以通过以下代码来自动设置CUDA变量：
import torch
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda")
else:
device = torch.device("cpu")上述代码首先使用torch.cuda.is_available()函数判断当前系统是否支持CUDA，如果支持，则将device设置为"cuda"，否则设置为"cpu"。接下来，在定义模型和进行计算时，可以使用device参数将计算任务发送到相应的设备上，例如：
model = MyModel().to(device)
inputs = inputs.to(device)
outputs = model(inputs)推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
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所以，我正在运行这个深度神经网络。通常，当我使用没有cuda的pytorch库与cpu一起训练它时，它运行得很好。
但是，我注意到当我安装pytorch+cuda 11.1时，每当我试图在Dataloader上枚举时，就会抛出以下错误：
OSError: [WinError 1455] The paging file is too small for this operation to complete. Error loading "C:\Users\Name\Desktop\Folder\lib\site-packages\torch\lib\cudnn_adv_train64_8
浏览 5提问于2021-03-25得票数 0
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我们正在使用SLURM来管理一个小型的内部集群。我们管理的一个关键资源是GPU。当用户通过--gpus=2请求GPU时，SLURM分配给用户的GPU设置为CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。
$ srun --gpus=2 bash -c 'echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES'
0,1
我们有一个小团队，可以相信我们的用户不会滥用系统(他们可以很容易地覆盖环境变量)，所以这很好用。然而，意外地绕过这一点太容易了，因为当--gpus没有被指定时，$CUDA_VISIBLE_DEVICES是未设置的，这样用户就可以使用任何图形处理器(我们通常使用Py
浏览 89提问于2019-08-23得票数 5
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我是PyTorch新手，错误地安装了CUDA10.2版的PyTorch。实际上，我的系统中没有CUDA。因此，当我编译我的程序时，我得到以下错误：
RuntimeError: Detected that PyTorch and torch_cluster were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA version 10.2 and torch_cluster has CUDA version 0.0. Please reinstall the torch_cluster that matches your PyTor
浏览 31提问于2021-01-24得票数 0
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我必须在码头环境中构建yolact++ (我使用的是sagemaker笔记本)。像这样
ARG PYTORCH="1.3"
ARG CUDA="10.1"
ARG CUDNN="7"
FROM pytorch/pytorch:${PYTORCH}-cuda${CUDA}-cudnn${CUDNN}-devel
我想做这个
COPY yolact/external/DCNv2/setup.py /opt/ml/code/external/DCNv2/setup.py
RUN cd /opt/ml/code/external/DCNv2 &
浏览 7提问于2021-05-17得票数 0
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PyTorch未启用和访问GPU驱动程序和CUDA。torch.cuda.is_available()返回false
我使用的是macOS Mojave 10.14.6，我已经安装了cuda10.0版本的pytorch.我在上尝试了验证，构造一个随机初始化的张量工作得很好。
但当我试着
import torch
torch.cuda.is_availalbe()
它返回false。
因此，我按照Pytorch上的说明安装了Anaconda和Cuda。
然后尝试这样做：
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch cd pyt
浏览 8提问于2019-09-16得票数 2
我在我的Ubuntu 16.04系统上有一个conda环境。 使用以下命令安装Pytorch时： conda install pytorch 然后我尝试运行我需要的脚本，我得到了错误消息： raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") 通过查看论坛，我发现这是因为我安装的Pytorch没有CUDA支持。 然后我试着： conda install -c pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 pytorch 但现在我得到了错误： from torch.utils
浏览 53提问于2020-01-02得票数 2
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我正在使用cudas运行一些代码，我需要在CPU上测试相同的代码以比较运行时间。为了决定是使用常规pytorch张量还是使用cuda浮点张量，我使用的库称为torch.cuda.is _ 可用()。有没有简单的方法让这个函数返回false？我尝试使用以下命令更改Cuda可视设备 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="" 但是torch.cuda.is _ available()仍然返回True。我查看了pytorch源代码，在我的例子中是torch.cuda.is _ 可获得的回报 torch._C._cuda_getDevi
浏览 350提问于2018-10-24得票数 4
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我现在的PyTorch版本是1.10。我想把它降级到1.3，但是conda建议只使用CPU版本。我的GPU是一个GTX 1080 TI。
我现在的设置是
cudatoolkit 10.2.89 hfd86e86_1
cudnn 7.6.5 cuda10.2_0
pytorch 1.10.0 py3.7_cuda10.2_cudnn7.6.5_0 pytorch
pytorch-mutex 1.0
浏览 15提问于2021-12-07得票数 0
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假设我们通过PyTorch以外的其他方式在GPU 上分配了一些数组，例如通过使用numba.cuda.device_array创建GPU数组。当PyTorch为一些张量分配稍后的GPU内存时，会不会意外地覆盖我们的第一个CUDA数组所使用的内存空间？一般来说，由于PyTorch和Numba使用相同的CUDA运行时，因此我假设了相同的内存管理机制，它们是否自动知道其他CUDA程序使用的内存区域，还是每个程序都将整个GPU内存视为自己的？如果是后者，是否有办法让他们了解其他数据自动化系统项目的拨款情况？
编辑:认为这将是一个重要的假设:假设所有的分配都是由同一个过程完成的。
浏览 1提问于2020-03-09得票数 1
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我使用下面的命令在我的conda环境中安装py手电筒。
conda install pytorch=0.4.1 cuda90 -c pytorch
但是，我得到了以下错误
解决环境:失败
PackagesNotFoundError:以下软件包无法从当前频道获得：
pytorch=0.4.1
cuda90
现有渠道：
若要搜索可能提供所查找的conda包的备用通道，请导航到
我怎么才能解决这个问题？我当然安装了cuda 9和nvcc工厂。
浏览 4提问于2020-08-05得票数 2
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我构建了一个基于以下Dockerfile的Docker映像：
ARG PYTORCH="1.6.0"
ARG CUDA="10.1"
ARG CUDNN="7"
FROM pytorch/pytorch:${PYTORCH}-cuda${CUDA}-cudnn${CUDNN}-devel
ENV TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.0 6.1 7.0+PTX"
ENV TORCH_NVCC_FLAGS="-Xfatbin -compress-all"
ENV CMAKE_PREFIX_PATH=&#
浏览 5提问于2021-10-31得票数 1
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我正在建立PyTorch从源头上的数据自动化系统遵循。
uname -a: Linux ares 5.8.0-59-generic #66~20.04.1-Ubuntu SMP Thu Jun 17 11:14:10 UTC 2021 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
cuda version: 11.1
当我运行python setup.py install时，会得到以下错误：
/home/angus/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.cpp: In member function ‘bool torch::jit::Node::hasSi
浏览 1提问于2021-07-25得票数 1
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我使用的是ubuntu 22 LTS。我想在conda虚拟环境中使用不同版本的Cuda。我想为tensorflow 1.x使用一个虚拟conda环境，为tensorflow 2.x使用另一个conda，为PyTorch使用一个环境。我在创建环境时添加了Cuda的版本。我的问题是，与其使用安装在conda (即。( conda create -n tf1 cudnn=7.6.5 cudatoolkit=10.1.243)，它使用的是系统cuda。当我键入
nvcc --version
产出如下：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda编译器驱动程序版权(c) 2005-2022 NVIDI
浏览 55提问于2022-06-20得票数 1
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我正在开发Ubuntu20.04，看起来CUDA10.2不支持Ubuntu的最新版本。
有人知道我怎么解决这个问题吗？
完全错误：
RuntimeError:检测到PyTorch和torch_sparse是用不同的CUDA版本编译的。PyTorch有CUDA 10.2版，torch_sparse有11.1版。请重新安装与torch_sparse安装匹配的PyTorch。
谢谢!
浏览 3提问于2020-10-04得票数 0
提出了一些问题。其中一个问题是：
与的官方非conda /non cuda工具包相比，conda比火炬是否需要不同的版本？
换句话说:我可以使用NVIDIA "cuda工具包“来安装火把吗？
上下文：
如果您在上查看“命令助手”，您可以在cuda版本9.2、10.1、10.2和None之间进行选择。
服用10.2可导致：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
接受"None“将生成以下命令，但您也不能在py手电筒中使用cuda：
conda install pytorch torchvisio
浏览 2提问于2020-07-29得票数 3
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当我试图将PyTorch从1.4.0修改为1.5.0时，Anaconda说所有的软件包都已经安装好了。
$ conda install -c pytorch pytorch torchvision
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
# All requested packages already installed.
$ conda list | grep -i torch
_pytorch_select 0.2
浏览 2提问于2020-04-24得票数 5
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在Arch linux上，我安装了支持cuda的Jupyterhub和Pytorch。问题是我可以在控制台和python以及Ipython中使用支持CUDA的pytorch，但不能在Jupyter笔记本中使用。 在Jupyter notebook环境中，torch.cuda.is_available()返回false，所有其他命令都返回No CUDA GPUs are available。 我使用AUR包jupyterhub 1.4.0-1和python-pytorch-cuda 1.10.0-3。如上所述，这两个安装没有问题，并为自己的工作很好。nvidia-smi向我展示了Driver
浏览 100提问于2021-11-10得票数 0
我试图在我的自定义形状数据集上从这个回购中训练yolo-v3模型，但是我一直得到错误"RuntimeError: CUDA错误:设备端断言触发“。
我试图查找解决方案，并尝试了不同答案中建议的几项内容(比如修复注释中类的索引)，但错误仍然存在。
我遵循自述中对repo的描述，在自定义数据集上进行培训，并相应地调整了custom.data和数据/自定义/。
我一直收到这个输出。
C:/w/1/s/windows/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:60: block: [0,0,0], thread: [32,0,0] Ass
浏览 11提问于2019-10-04得票数 3
我正在编写一个Dockerfile，它需要安装不同的pip轮，具体取决于基本映像中安装的PyTorch版本和CUDA版本：
RUN pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html
RUN pip install torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html
因此，我需要在构建时将这些版本的捕获到环境变量TORCH和CUDA中。
我知道我可以使用Dockerfile中的ENV命令为环境变量分
浏览 9提问于2022-08-04得票数 0
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我在机器中添加了一个GeForce GTX1080Ti(运行Ubuntu18.04和使用Python3.7运行Anaconda )，以便在使用PyTorch时使用GPU。这两张卡片的识别都是正确的：
$ lspci | grep VGA
03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF119 [NVS 310] (reva1)
04:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GP102 [GeForce GTX 1080 Ti] (rev a1)
NVS 310处理我的2
浏览 5提问于2019-01-19得票数 13
我不得不呆在CUDA 10.0做个人项目。
我没有安装与CUDA 10.0相适应的版本，而是意外地安装了CUDA 10.1支持的Pytorch 1.7。特别是，我安装了
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
令人惊讶的是，到目前为止，一切都很好，尽管数据自动化系统的版本并不匹配。
为了验证我的安装，我运行了中给出的代码，它很好。
我只是想知道几件事。
毕火炬团队是否正式评论过
浏览 14提问于2021-03-07得票数 2
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当PyTorch中的Cuda变量被分配一个新值时，它再次成为一个CPU变量(如下面的代码所示)。在这种情况下，以前GPU上的变量所持有的内存是否被自动释放？
import torch
t1 = torch.empty(4,5)
if torch.cuda.is_available():
t1 = t1.cuda()
print(t1.is_cuda)
t1 = torch.empty(4,5)
print(t1.is_cuda)
上述代码的输出如下：
True
False
浏览 7提问于2020-08-23得票数 4
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我是谷歌Colab和pyTorch的新手。我运行的是一个火把模型，但它给我的库达运行时错误在google。我的gpu是在google上启用的，但是它仍然是错误的，gpu的描述可以在下面的图片中找到。有人能帮帮我吗？
THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp line=47 error=100 : no CUDA-capable device is detected
Traceback (most recent call last):
File "run.py", line 338, in <
浏览 8提问于2020-09-27得票数 0
我如何通过终端或导航器使用Anaconda从1.4 -> 1.5更新PyTorch？
使用conda update --all更新蟒蛇更新了一些包，而不是所有包，包括PyTorch。
最初，我通过运行conda install -c pytorch pytorch安装PyTorch
在PyTorch Github页面上有以下命令
conda install -c pytorch magma-cuda90 # or [magma-cuda92 | magma-cuda100 | magma-cuda101 ] depending on your cuda version
但我想知道已经安装
浏览 0提问于2020-04-07得票数 2
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1回答
我正在尝试更改我的环境路径变量，以便Pytorch可以访问CUDA。根据nvidia-smi的说法，该驱动程序可以支持CUDA 10.0。服务器上已经安装了CUDA 10.0。我根据这些instructions修改了我的bash_profile。 export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64\{LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} nvcc显示CUDA版本。但是，Pytorch仍然不能检测CUD
浏览 26提问于2019-12-11得票数 1
我正在尝试安装PyTorch与数据自动化系统。我遵循了中提到的说明(使用conda安装)
conda安装手电筒cudatoolkit=11.3 -c手电筒
conda install命令运行时没有出现任何错误：
conda list显示以下内容：
# Name Version Build Channel
cudatoolkit 11.3.1 h2bc3f7f_2
pytorch 1.11.0 py3.9_
浏览 24提问于2022-05-06得票数 1
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我正在尝试在google colab中使用GPU。下面是我的colab中安装的pytorch和cuda版本的详细信息。 Torch 1.3.1 CUDA 10.1.243
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130 我对在pytorch模型上使用GPU进行迁移学习非常陌生。我的torch.cuda.is_
浏览 561提问于2019-12-03得票数 4
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早些时候，我已经配置了以下项目
在CUDA=10.2中使用Pytorch，现在CUDA=10.2支持的Pytorch在Windows中不可用。因此，当我使用Pytorch和CUDA=11.3配置同一个项目时，我会得到以下错误：
RuntimeError: Attempted to set the storage of a tensor on device "cuda:0" to a storage on different device "cpu". This is no longer allowed; the devices must match.
请帮我
浏览 89提问于2022-03-28得票数 0
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3回答
我今天安装了蟒蛇、CUDA和PyTorch，但我无法在torch中访问我的GPU (RTX2070)。我遵循了所有的安装步骤，PyTorch在其他方面都运行得很好，但是当我尝试在shell或脚本中访问GPU时，我得到
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
False
>>> torch.cuda.device_count()
0
>>> print(torch.version.cuda)
None
cudatoolkit 11.3.1
浏览 7提问于2021-10-24得票数 0
1回答
我正在构建一个需要tmux的Docker镜像，而不是每次启动容器时都要运行tmux source-file ~/.tmux.conf (那样很疯狂)，我想在构建时生成配置文件。然而，这是不起作用的： ARG PYTORCH="1.6.0"
ARG CUDA="10.1"
ARG CUDNN="7"
FROM pytorch/pytorch:${PYTORCH}-cuda${CUDA}-cudnn${CUDNN}-devel
RUN apt-get update && apt-get install -y man-db man
浏览 221提问于2021-10-06得票数 0
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我在CUDA (Linux上)上安装了pytorch的方法是：
转到并手动填写GUI核对表，并复制粘贴结果命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
转到，填充GUI，并复制粘贴以下代码：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/prefere
浏览 13提问于2022-01-06得票数 3
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我使用的机器是Titan XP，运行Ubuntu18.10。我不是所有者，所以我不确定它之前是如何配置的。cuda版本是9.*，很可能是9.0。没有像/usr/local/cuda这样的文件夹。虽然这听起来很奇怪(因为没有Cuda与18.10兼容)，但之前它在Tensorflow和Pytorch上都工作得很好。现在，当在python 2.7，cudatoolkit 9.2和cudnn 7.2.1中运行tensorflow-gpu v1.12.0时(之前运行良好，没有任何更改)，它报告：
ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared obje
浏览 17提问于2019-11-09得票数 1
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每当我试图将一个变量移动到pytorch中的cuda (例如，torch.zeros(1).cuda() )时，我就会得到错误消息"AssertionError: Torch未通过启用CUDA编译“。此外，torch.cuda.is_available()还返回False。
我已经读过几个接近这个错误的答案，但是由于某些原因，几次试图重新安装cuda和putorch没有改变任何事情。下面是我使用的一些设置：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
conda install pytorch torch
浏览 6提问于2022-01-14得票数 3
4回答
我已经安装了cuda和pytorch conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch 然而，看起来nvcc并没有随它一起安装。例如，如果我想使用nvcc -V，我得到的错误是找不到nvcc，并且我应该用sudo apt install nvidia-cuda-toolkit.安装它。我可以这样做吗(我不想只是尝试然后发现它不工作/弄乱整个cuda设置)。这是一个bug还是预期的行为？ 我使用的是Ubuntu 18.04和cuda 10.2
浏览 537提问于2019-06-06得票数 19
导入torchvision时出现以下错误。 Detected that PyTorch and torchvision were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA Version=11.0 and torchvision has CUDA Version=10.1. Please reinstall the torchvision that matches your PyTorch install. 如何将pytorch的cuda版本改为10.1？ ‘'conda install pytorch torch
浏览 322提问于2020-12-28得票数 2
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我有一些现有的PyTorch代码，cuda()如下所示，而net是一个MainModel.KitModel对象：
net = torch.load(model_path)
net.cuda()
和
im = cv2.imread(image_path)
im = Variable(torch.from_numpy(im).unsqueeze(0).float().cuda())
我想在没有任何GPU的机器上测试代码，所以我想把cuda代码转换成CPU版本。我试着查看一些关于PyTorch的CPU/GPU切换的相关帖子，但它们与device的使用有关，因此不适用于我的情况。
浏览 26提问于2020-05-27得票数 3
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1回答
我想安装PyTorch，为此我访问了PyTorch官方网站，他们命令我用Cuda安装它：
pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
他们希望我为PyTorch安装的Cuda版本是11.1。但是我已经在我的计算机上安装了Cuda 11.2 (用于TensorFlow 2.5.0)。我的问题是，如果我用他们给我的命令安装PyTorch，它会删除Cuda11.2吗？如果它删除了Cud
浏览 0提问于2021-07-14得票数 0
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我正在尝试用pip安装torch_scatter。然而，它给了我一个错误消息：
File "/home1/huangjiawei/miniconda3/envs/lin/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py", line 404, in build_extensions
self._check_cuda_version()
File "/home1/huangjiawei/miniconda3/envs/lin/lib/python3.8/site-pac
浏览 25提问于2022-03-16得票数 1
1回答
我使用的是PyTorch (1.7.1)，PyTorch几何(1.6.3)，NVIDIA Cuda (11.2)。 我需要为比赛制作一个可重现的神经网络。 但是，当我尝试使用： device = torch.device('cuda:0')
rand = 123
torch.manual_seed(rand)
torch.cuda.manual_seed(rand)
torch.cuda.manual_seed_all(rand)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark
浏览 34提问于2021-09-11得票数 0
直到2022年的Apr26th，CUDA已经更新为11.6版本，该版本可以由安装
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run
sudo sh cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run
我想cudatoolkit的版本也将是11.6
然而，没有一个版本的pytorch与CUDA11.6相匹配。
在的网站上，最新的CUDA版本是11.3，pytorch版本将是
conda install pytor
浏览 23提问于2022-04-26得票数 2
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我安装了几个PyTorch版本(CUDA 11.7 nightly、CUDA 11.6 nightly、11.3)，但每次torch.version.cuda都返回10.2。
我想在CUDA 11.7上运行PyTorch。我的显卡有CUDA功能sm_86。
[me@legion imagen-test]$ sudo pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
...
[me@legion imagen-test]$ python
>&
浏览 30提问于2022-05-29得票数 2
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Pytorch项目应该在GPU上运行。我只想在我的笔记本电脑上运行它的CPU。有很多地方在模型、张量等上调用.cuda()，当cuda不可用时，这些地方无法执行。有没有可能在不改变代码的情况下做到这一点呢？
浏览 2提问于2020-11-19得票数 1
我之所以问这个问题，是因为我正成功地在我的GTX 2070笔记本电脑上用8GB的VRAM训练一个分段网络，我使用的是完全相同的代码和完全相同的软件库，在我的台式机上安装了带有GTX1080TI的，它仍然从内存中抛出。
考虑到这一点，为什么会发生这种情况：
相同的Windows 10 + CUDA 10.1 + CUDNN 7.6.5.32 + Nvidia驱动程序418.96 (随CUDA10.1一起提供)都在笔记本电脑和PC上。
使用TensorFlow 2.3在我的PC上的GPU上顺利地进行训练，但是它不能为只使用PyTorch.的训练分配内存。
print(torch.cuda.get_
浏览 1提问于2020-08-17得票数 7
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我的遥控器有cuda==11.0，我想在上面安装pytorch。
我使用命令conda install pytorch cudatoolkit=11.0 -c pytorch -c conda-forge，但在安装列表中：
cudatoolkit conda-forge/linux-64::cudatoolkit-11.0.3-h15472ef_8
pytorch pytorch/linux-64::pytorch-1.10.0-py3.8_cpu_0
我发现pytorch是一个cpu 。
或者，我将11.0替换为11.1，安装列表看起来如下：
cudato
浏览 9提问于2021-12-13得票数 3
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Ubuntu18.04，nvidia mx150，cuda10.1，tensorflow同时使用$ pip install tensorflow和$ pip install tensorflow-gpu安装。问题是它无法检测到GPU，但当尝试使用pytorch时，它可以检测到。似乎找不到问题所在。提前谢谢。
编辑1-我已经将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为0，我可以手动检测图形处理器，但tensorflow不能，我还没有尝试源构建选项。
浏览 0提问于2020-12-01得票数 2
我的Ubuntu 16.04机器上安装了两个版本的CUDA : 9.0和10.1。它们分别位于/usr/local/cuda-9.0和/usr/local/10.1。如果我通过pip (pip install torch==1.6.0)安装PyTorch 1.6.0 (需要CUDA10.1)，它使用版本9.0，因此没有检测到GPU。我已经把我的LD_LIBRARY_PATH改成了"/usr/local/cuda-10.1/lib64:/usr/local/cuda-10.1/cuda/extras/CUPTI/lib64"，但PyTorch仍然在使用CUDA9.0。如何告诉P
浏览 40提问于2021-02-09得票数 2
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在pytorch中，我有一个可能是IntTensor或cuda.IntTensor的变量。需要将其更改为保留cpu/gpu的64位。variable.long()是否保证在pytorch的所有实现上都使用64位？如果不是，如何将变量转换为64位，为所有实现保留cpu/gpu？
浏览 10提问于2017-12-30得票数 2
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我已经通过运行以下命令安装了pytorch cuda：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia
我的cuda版本是11.2。我正在使用windows 10。Pytorch cuda 11.2目前不可用。()
所以我已经安装了11.1版本。
(使用nvidia-smi)
但它显示为假。
torch.cuda.is_available() >>> False
我尝试过10.2和11.1两个版本。
据我所知，我不需要安装pytorch的cuda工具包。
浏览 85提问于2021-05-17得票数 1
1回答
一开始，我使用nvcc --version命令检查了我的cuda版本，它将版本显示为10.2，因此我开始根据中的指令安装，所以我尝试在anaconda提示符中使用bellow命令使用python 3.8.3虚拟环境
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
在终端显示
added / updated specs:
- cudatoolkit=10.2
- pytorch
- torchaudio
- torchvisio
浏览 6提问于2020-11-16得票数 1
如果我在pytorch中调用model.cuda()，其中模型是nn.Module的一个子类，并且说如果我有四个GPU，它将如何使用这四个GPU，以及如何知道使用的是哪个GPU？
浏览 0提问于2019-07-02得票数 12
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