【Pytorch】查看gpu信息，检查GPU是否可用

查看gpu信息

为什么将数据转移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu，就像将数据转移至CPU调用的方法是.cpu？这是因为GPU的编程接口采用CUDA，而目前并不是所有的GPU都支持CUDA，只有部分Nvidia的GPU才支持。PyTorch未来可能会支持AMD的GPU，而AMD GPU的编程接口采用OpenCL，因此PyTorch还预留着.cl方法，用于以后支持AMD等的GPU。

torch.cuda.is_available()
cuda是否可用；

torch.cuda.device_count()
返回gpu数量；

torch.cuda.get_device_name(0)
返回gpu名字，设备索引默认从0开始；

torch.cuda.current_device()
返回当前设备索引；

检查GPU是否可用

import torch
flag = torch.cuda.is_available()
print(flag)

ngpu= 1
# Decide which device we want to run on
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda()) 

True
cuda:0
GeForce GTX 1080
tensor([[0.9530, 0.4746, 0.9819],
        [0.7192, 0.9427, 0.6768],
        [0.8594, 0.9490, 0.6551]], device='cuda:0')
 

转自：https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/83001910