[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
EkihzniY2 小时前
AI+OCR:解锁数字化新视界
人工智能·ocr
东哥说-MES|从入门到精通2 小时前
GenAI-生成式人工智能在工业制造中的应用
大数据·人工智能·智能制造·数字化·数字化转型·mes
程序员小远2 小时前
软件测试之单元测试详解
自动化测试·软件测试·python·测试工具·职场和发展·单元测试·测试用例
心无旁骛~3 小时前
python多进程和多线程问题
开发语言·python
铅笔侠_小龙虾3 小时前
深度学习理论推导--梯度下降法
人工智能·深度学习
星云数灵3 小时前
使用Anaconda管理Python环境:安装与验证Pandas、NumPy、Matplotlib
开发语言·python·数据分析·pandas·教程·环境配置·anaconda
kaikaile19953 小时前
基于遗传算法的车辆路径问题(VRP)解决方案MATLAB实现
开发语言·人工智能·matlab
lpfasd1233 小时前
第1章_LangGraph的背景与设计哲学
人工智能
计算机毕设匠心工作室3 小时前
【python大数据毕设实战】青少年抑郁症风险数据分析可视化系统、Hadoop、计算机毕业设计、包括数据爬取、数据分析、数据可视化、机器学习
后端·python
计算机毕设小月哥3 小时前
【Hadoop+Spark+python毕设】智能制造生产效能分析与可视化系统、计算机毕业设计、包括数据爬取、Spark、数据分析、数据可视化、Hadoop
后端·python·mysql