返回顶部
首页 > 资讯 > 后端开发 > Python >PyTorch 检查GPU版本是否安装成功的操作
  • 832
分享到

PyTorch 检查GPU版本是否安装成功的操作

2024-04-02 19:04:59 832人浏览 八月长安

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

anaconda命令行下检查: (base) PS C:\Users\chenxuqi> conda deactivate PS C:\Users\chenxuqi>

anaconda命令行下检查:


(base) PS C:\Users\chenxuqi> conda deactivate
PS C:\Users\chenxuqi> conda activate ssd
(ssd) PS C:\Users\chenxuqi> python
Python 3.6.12 |Anaconda, Inc.| (default, Sep 9 2020, 00:29:25) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more infORMation.
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
0.4.0
>>> print(torch.cuda.is_available())
True
>>>
>>>
>>>

cmd命令行下检查cuda安装:


Microsoft windows [版本 10.0.18363.1139]
(c) 2019 Microsoft Corporation。保留所有权利。

C:\Users\chenxuqi>nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:32_Central_Daylight_Time_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

C:\Users\chenxuqi>
C:\Users\chenxuqi>

执行使用GPU的代码:


import time
import torch 

##################################################

for i in range(1,10):
  start = time.time()
  a = torch.FloatTensor(i*100,1000,1000)
  a = a.cuda() #a = a
  a = torch.matmul(a,a)
  end = time.time() - start
  print(end)

执行结果:

注意,这里显存太小,溢出了...但是安装是成功的...


Windows Powershell

尝试新的跨平台 PowerShell https://aka.ms/pscore6

PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹> & 'D:\Anaconda3\envs\ssd\python.exe' 'c:\Users\chenxuqi\.vscode\extensions\ms-python.python-2020.10.332292344\pythonFiles\lib\python\debugpy\launcher' '50571' '--' 'c:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹\testGPU.py'
3.6260359287261963
0.6305170059204102
0.9055967330932617
1.3199987411499023
1.5979139804840088
2.0483360290527344
THCudaCheck FAIL file=c:\programdata\miniconda3\conda-bld\PyTorch_1524549877902\work\aten\src\thc\generic/THCStorage.cu line=58 error=2 : out of memory
Traceback (most recent call last):
 File "c:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹\testGPU.py", line 10, in <module>
  a = torch.matmul(a,a)
RuntimeError: cuda runtime error (2) : out of memory at c:\programdata\miniconda3\conda-bld\pytorch_1524549877902\work\aten\src\thc\generic/THCStorage.cu:58
PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹> conda activate ssd
PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹>

补充:pytorch离线安装,验证gpu版安装成功

使用conda 命令在线安装pytorch会下载中断,添加pip清华大学镜像源Https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/中下好torch,安装包,然后使用pip命令


pip install "下在的安装包的路径"

例如:


pip install "C:\Users\28614\Desktop\pytorch-nightly-cpu-1.0.0.dev20181222-py3.7_cpu_0.tar.bz2"

安装gpu版,需要安装cuda,和cudnn。

验证gpu版是否安装成功


import torch
print(torch.cuda.is_available())

返回True,则安装成功

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程网。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

--结束END--

本文标题: PyTorch 检查GPU版本是否安装成功的操作

本文链接: https://lsjlt.com/news/121810.html(转载时请注明来源链接)

有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com    QQ/279061341

猜你喜欢
  • PyTorch 检查GPU版本是否安装成功的操作
    anaconda命令行下检查: (base) PS C:\Users\chenxuqi> conda deactivate PS C:\Users\chenxuqi>...
    99+
    2024-04-02
  • PyTorch如何检查GPU版本是否安装成功
    这篇文章将为大家详细讲解有关PyTorch如何检查GPU版本是否安装成功,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。anaconda命令行下检查:(base) PS C:\Users...
    99+
    2023-06-14
  • 【pytorch】torch1.7.1安装、查看torch版本、GPU是否可用
    在conda 虚拟环境下安装torch==1.7.1+GPU版本 本机环境 CUDA 11.0Python 3.7 安装torch1.7.1 官网搜索确认需要下载的对应本机cuda的torch版本,使...
    99+
    2023-09-26
    pytorch python 深度学习
  • 检测安装Tensorflow后是否成功调用GPU
    在安装好tensorflow及其相关部件后,我们可以通过以下方法去检测Tensorflow是否成功调用了GPU。   目录 本人配置注明: 检测Tensorflow是否调用GPU 方法一 方法二 本人配置注明: 本人tensorflo...
    99+
    2023-09-21
    tensorflow 深度学习 python
  • 如何检查mysql是否安装成功
    小编给大家分享一下如何检查mysql是否安装成功,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!检查mysql是否安装成功的步骤:...
    99+
    2024-04-02
  • 如何检查nodejs是否安装成功
    这篇文章主要为大家展示了“如何检查nodejs是否安装成功”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“如何检查nodejs是否安装成功”这篇文章吧。 ...
    99+
    2024-04-02
  • 如何检查python是否安装成功
    可以通过在命令行中输入以下命令来检查Python是否安装成功: 检查Python版本:输入 `python --version`...
    99+
    2023-10-27
    python
  • conda安装GPU版pytorch,结果总是cpu版本
    一.问题 正常安装某版本pytorch时,采用官网的方法和对应的命令,选择适合的pytorch、cudatoolkit版本 Previous PyTorch Versions | PyTorch 由于要在GPU上运行,但测试发现pytorc...
    99+
    2023-09-28
    pytorch conda 深度学习 python
  • 如何查看pytorch是否下载成功以及确定pytorch版本
    查看pytorch版本 所遇到的问题如何下载pytorch首先确定自己的nvidia的版本 查看是否有下载成功pytorch查找相应的pytorch的版本 为什么vscode当中不能显...
    99+
    2023-09-26
    pytorch python 深度学习
  • Linux环境下GPU版本的pytorch安装
    服务器环境: Ubuntu 16.04.7 显卡:2080 cuda:10.1 注:若服务器有管理员账户和个人账户,最好在个人账户下重新安装anaconda,否则安装pytorch...
    99+
    2024-04-02
  • 检验mysql安装是否成功的方法
    下文给大家带来有关检验mysql安装是否成功的方法内容,相信大家一定看过类似的文章。我们给大家带来的有何不同呢?一起来看看正文部分吧,相信看完检验mysql安装是否成功的方法你一定会有所收获。  ...
    99+
    2024-04-02
  • 如何检测php是否安装成功
    小编给大家分享一下如何检测php是否安装成功,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!php有什么用php是一个嵌套的缩写名称,是英文超级文本预处理语言,它的语法混合了C、Java、Perl以及php自创新的语法,主要...
    99+
    2023-06-14
  • Linux环境下GPU版本的pytorch如何安装
    这篇文章给大家分享的是有关Linux环境下GPU版本的pytorch如何安装的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。服务器环境:Ubuntu 16.04.7显卡:2080cuda:10.1注:若服务器有管理...
    99+
    2023-06-15
  • GPU版本安装Pytorch的最新方法步骤
    目录步骤第一步:安装 Anaconda 和 Pycharm 软件第二步:下载安装CUDA11.3第三步:下载GPU版本下的pytorch和pytorchvision第四步:验证以上步...
    99+
    2023-02-13
    gpu 安装pytorch 安装pytorch pytorch教程
  • 怎么检测mongodb是否已经安装成功
    可以通过以下几种方法来检测MongoDB是否已经安装成功:1. 启动MongoDB服务:首先,使用命令行窗口(或终端)进入Mongo...
    99+
    2023-08-31
    mongodb
  • 如何查看mysql是否安装成功
    这篇文章运用简单易懂的例子给大家介绍如何查看mysql是否安装成功,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。如何查看mysql是否安装成功1.组合windows+R,运行servi...
    99+
    2024-04-02
  • 怎么查看mysql是否安装成功
    小编给大家分享一下怎么查看mysql是否安装成功,希望大家阅读完这篇文章后大所收获,下面让我们一起去探讨吧!怎么查看mysql是否安装成功1.  按WIn+R快捷键,输入cmd,确定。接...
    99+
    2024-04-02
  • 如何查看maven是否安装成功
    要检查Maven是否成功安装,您可以执行以下操作:1. 在终端(命令提示符)中输入以下命令:```shellmvn -v```如果M...
    99+
    2023-09-04
    maven
  • 怎么查看mongodb是否安装成功
    有几种方法可以检查MongoDB是否安装成功:1. 检查MongoDB服务是否正在运行。可以在命令行中输入以下命令来检查MongoD...
    99+
    2023-09-04
    mongodb
  • 如何查看pygame是否安装成功
    有几种方法可以检查pygame是否安装成功:1. 在Python交互式环境中检查:打开Python的交互式环境(例如命令行或IDLE...
    99+
    2023-09-08
    pygame
软考高级职称资格查询
编程网,编程工程师的家园,是目前国内优秀的开源技术社区之一,形成了由开源软件库、代码分享、资讯、协作翻译、讨论区和博客等几大频道内容,为IT开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台。
  • 官方手机版

  • 微信公众号

  • 商务合作