使用下面的代码

import torch
torch.cuda.is_available()

将只显示GPU是否存在并被pytorch检测到。

但是在“任务管理器->性能”中，GPU利用率会非常低。

这意味着你实际上是在使用CPU运行。

解决上述问题的检查和修改:

打开硬件加速GPU设置，重新启动。 在通知区打开NVIDIA控制面板—> Desktop—>显示GPU [注意:如果您新安装了windows，那么您还必须在NVIDIA控制面板中同意这些条款和条件]

这应该有用!

在GPU上创建一个张量，如下所示:

$ python
>>> import torch
>>> print(torch.rand(3,3).cuda()) 

不要退出，打开另一个终端，检查python进程是否使用该GPU:

$ nvidia-smi

简单地从命令提示符或Linux环境中运行以下命令。

python -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'

上面应该打印为True

python -c 'import torch; print(torch.rand(2,3).cuda())'

它应该打印以下内容:

tensor([[0.7997, 0.6170, 0.7042], [0.4174, 0.1494, 0.0516]], device='cuda:0')

使用下面的代码

import torch
torch.cuda.is_available()

将只显示GPU是否存在并被pytorch检测到。

但是在“任务管理器->性能”中，GPU利用率会非常低。

这意味着你实际上是在使用CPU运行。

解决上述问题的检查和修改:

打开硬件加速GPU设置，重新启动。 在通知区打开NVIDIA控制面板—> Desktop—>显示GPU [注意:如果您新安装了windows，那么您还必须在NVIDIA控制面板中同意这些条款和条件]

这应该有用!

这些函数应该有助于:

>>> import torch

>>> torch.cuda.is_available()
True

>>> torch.cuda.device_count()
1

>>> torch.cuda.current_device()
0

>>> torch.cuda.device(0)
<torch.cuda.device at 0x7efce0b03be0>

>>> torch.cuda.get_device_name(0)
'GeForce GTX 950M'

这告诉我们:

CUDA是可用的，可以在一台设备上使用。 Device 0指GPU GeForce GTX 950M，目前被PyTorch选中。

这是可能的

torch.cuda.is_available()

返回True，但在运行时得到以下错误

>>> torch.rand(10).to(device)

MBT建议:

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

这个链接解释了

．.． torch.cuda。Is_available只检查你的驱动程序是否与我们在二进制文件中使用的cuda版本兼容。这意味着CUDA 10.1与您的驱动程序是兼容的。但是当你用CUDA计算时，它找不到你的拱门的代码。