[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
阿里云大数据AI技术8 小时前
分链路差异化设计的DSP准实时数仓|钛动科技基于阿里云实时计算 Flink 版 + DLF Paimon + EMR Serverless StarRocks 的实践
人工智能·flink
陕西企来客8 小时前
2026年7月AI智能搜索曝光趋势研判
大数据·人工智能·机器学习·ai智能搜索曝光
0566468 小时前
agent学习Day15——SQLAlchemy 查询过滤、分页与历史列表接口
python·学习·fastapi
阿里云大数据AI技术9 小时前
从算力到智能体,面向 Agentic AI 的基础设施演进
人工智能·agent
程序员爱德华9 小时前
Python与C++:异同点对比
c++·python
hangyuekejiGEO9 小时前
GEO技术服务选型指南
大数据·人工智能·python
阿里云大数据AI技术9 小时前
EMR Serverless Spark AI Function 的双维降本实践
人工智能·sql·spark
软萌萌的19 小时前
Java Spring Boot 修改yml配置&加载顺序规则
java·spring boot·python
维基框架10 小时前
GitHub源码处理提速 一趟扫描反而更慢
人工智能·github
冬奇Lab10 小时前
代码库知识库系列(05):向量检索 vs 知识图谱——加了调用图并没有变更好
人工智能