[pytorch]torch.cuda用法以及判断显卡是不是存在问题

常见用法:

torch.cuda.is_available() # 查看是否有可用GPU

torch.cuda.device_count() # 查看GPU数量

torch.cuda.get_device_capability(device) # 查看指定GPU容量

torch.cuda.get_device_name(device) # 查看指定GPU名称

torch.cuda.empty_cache() # 清空程序占用的GPU资源

torch.cuda.manual_seed(seed) # 设置随机种子

torch.cuda.manual_seed_all(seed) # 设置随机种子

torch.cuda.get_device_properties(i) # i为第几张卡,显示该卡的详细信息

场景问题:我使用torch.cuda.device_count()返回1但是我用nvidia-smi显示是2个显卡,这个是为啥呢?

第一个原因:你在环境变量设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES

第二个原因:你显卡坏了一个,如何判断是不是坏了可以使用上面接口测试

import torch

device=torch.device("cuda:0")

print(torch.cuda.get_device_capability(device))

把0改成1如果报错则表示1这个显卡有问题或者不存在,据此可以判断显卡坏了。但是这个只是系统层面表示坏了。还需要进一步判断。首先重启系统在测试一次,不行就把显卡拔插一下,依然不行则做最后尝试把系统重装一次(这个一般都没效果),还不行只能说明显卡坏了。

相关推荐
IT_陈寒5 分钟前
Vue的computed属性怎么突然不更新了?
前端·人工智能·后端
ZhengEnCi12 分钟前
09a-斯坦福 CS336 作业一:BPE 分词器
python·神经网络
方向研究13 分钟前
人类的核心能力
人工智能
测试员周周20 分钟前
【Appium 系列】第18节-重试与容错 — 移动端测试的稳定性保障
人工智能·python·功能测试·ui·单元测试·appium·测试用例
还是鼠鼠31 分钟前
AI掘金头条新闻系统 (Toutiao News)-用户注册-创建用户
后端·python·mysql·fastapi·web
灰灰勇闯IT40 分钟前
DeepSeek-R1 在 CANN 上的推理部署
pytorch·python·深度学习
l1t42 分钟前
Hy-MT2-1.8B总结的pgvector 0.8.2解决了并行HNSW索引构建漏洞
数据库·人工智能·postgresql
太华42 分钟前
学习AI Agent编程-第二天-LangGraph ReAct模式实现
人工智能
dayuOK630744 分钟前
从“爆款复刻”到“个性化创作”:AI辅助写作的技术挑战与演进方向
人工智能·职场和发展·自动化·新媒体运营·媒体
努力学习_小白1 小时前
Inception V1——学习记录
pytorch·深度学习·inception v1