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如何列出当前所有可用的GPU和pytorch?

要列出当前所有可用的GPU和PyTorch,您可以按照以下步骤操作:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import torch
  1. 检查系统中是否有可用的GPU设备:
代码语言:txt
复制
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.cuda.current_device()
    num_gpu = torch.cuda.device_count()
    gpu_name = torch.cuda.get_device_name(device)
    print(f"当前系统有 {num_gpu} 个可用的GPU设备:")
    print(f"GPU设备名称: {gpu_name}")
else:
    print("当前系统没有可用的GPU设备。")
  1. 列出所有可用的GPU设备及其属性:
代码语言:txt
复制
if torch.cuda.is_available():
    num_gpu = torch.cuda.device_count()
    print(f"当前系统有 {num_gpu} 个可用的GPU设备:")
    for i in range(num_gpu):
        gpu_name = torch.cuda.get_device_name(i)
        gpu_properties = torch.cuda.get_device_properties(i)
        print(f"GPU设备 {i}: {gpu_name}")
        print(f"GPU设备属性:")
        print(f"- CUDA Capability: {gpu_properties.major}.{gpu_properties.minor}")
        print(f"- Total Memory: {gpu_properties.total_memory / 1024**2}MB")
        print(f"- Multiprocessors: {gpu_properties.multi_processor_count}")
        print(f"- Clock Rate: {gpu_properties.clock_rate}kHz")
        print(f"- Compute Mode: {gpu_properties.compute_mode}")
else:
    print("当前系统没有可用的GPU设备。")
  1. 查看当前系统中已安装的PyTorch版本及相关信息:
代码语言:txt
复制
print(f"PyTorch版本:{torch.__version__}")
print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"CUDNN可用: {torch.backends.cudnn.enabled}")

需要注意的是,以上代码示例假设您已经正确安装了PyTorch及相应的GPU驱动程序。此外,该代码示例不指定任何特定的云计算平台或品牌商的产品,仅提供了列出GPU设备和PyTorch版本的通用方法。

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