Тестирование PyTorch на возможности графического процессора CUDA: код и методы Python

Вот фрагмент кода Python, который можно использовать для проверки PyTorch на предмет возможностей графического процессора CUDA:

import torch
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
    print("CUDA is available. GPU will be used.")
else:
    device = torch.device("cpu")
    print("CUDA is not available. CPU will be used.")
print("Device:", device)

Этот код проверяет, доступен ли CUDA в вашей системе. Если CUDA доступен, устройство устанавливает режим CUDA и печатает сообщение, подтверждающее использование графического процессора. В противном случае для устройства устанавливается процессор.

Вот несколько методов, которые можно использовать для проверки PyTorch на предмет возможностей графического процессора CUDA:

  1. Запустите приведенный выше фрагмент кода и посмотрите результат. Если CUDA доступен, это означает, что ваш графический процессор NVIDIA может использоваться PyTorch.

  2. Вы также можете проверить версию CUDA, установленную в вашей системе, с помощью torch.version.cuda. Это даст вам номер версии CUDA.

  3. Чтобы определить количество доступных графических процессоров, вы можете использовать torch.cuda.device_count(). Он вернет количество графических процессоров, которые может использовать PyTorch.

  4. Если у вас несколько графических процессоров, вы можете установить конкретное устройство графического процессора, используя torch.cuda.set_device(device_id), где device_id— это индекс Графический процессор, который вы хотите использовать.