[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
深蓝AI1 小时前
Gemini 4 Carbon 登顶却买不到:59 分拿下智能指数第一,单任务 7.76 美元,幻觉率从 4% 涨到 11%
人工智能·程序员
云-缩影8 小时前
文生图技术落地:从广告到游戏,哪些场景真的能用
人工智能·游戏
冬奇Lab11 小时前
一天一个开源项目(第254篇):NVIDIA Auto Ontology —— 给数据 Agent 搭一层「可认证的语义层」,答不了就老实说答不了
人工智能
其实防守也摸鱼11 小时前
个人学习 Pwn 思路:从基础到漏洞利用的进阶路径
大数据·前端·人工智能·chrome·算法·安全·网络安全
甲维斯11 小时前
Workbuddy+HY4 略超预期!
人工智能
天远API12 小时前
零信任架构实战:基于天远运营商三要素详版V即时版构建自动化消费电子大促电商平台高价值权益秒杀与优惠券防羊毛高并发实名核验网关
运维·人工智能·架构·自动化
朱涛的自习室12 小时前
212 个需求、22 万行代码:Agent 接管开源项目的 19 天
android·前端·人工智能
美林数据Tempodata12 小时前
高职大数据技术专业升级的六个落地样本:从产业链需求库到实训室数据链路
大数据·人工智能·数字化转型·产教融合·ai教育
美好世界12 小时前
OpenAI Codex 源码深度剖析(三):执行引擎与内核沙箱深度剖析
人工智能