我是靠谱客的博主 缓慢小蝴蝶，这篇文章主要介绍（Ubuntu/Window）pytorch验证（pytorch是否安装成功）验证pytorch是否可用（CPU/GPU），现在分享给大家，希望可以做个参考。
验证pytorch是否可用（CPU/GPU）
以下是pytorch是否安装成功的验证代码，看到没有报错正常输出了，那就要恭喜你完成小白的第一步了！
分享一下： 在确定你自己显卡驱动后，其实可以通过Pytorch官网的命令直接进行pytorch(GPU/CPU)两个版本的安装，安装失败基本是网络问题！
pip install -i “豆瓣源” ---->>>>(可以用这总方式u进行)
GPU上测试
复制代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9import torch # 能否调用pytorch库 print(torch.cuda.current_device()) # 输出当前设备（我只有一个GPU为0） print(torch.cuda.device(0)) # <torch.cuda.device object at 0x7fdfb60aa588> print(torch.cuda.device_count()) # 输出含有的GPU数目 print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 输出GPU名称 --比如1080Ti x = torch.rand(5, 3) print(x) # 输出一个5 x 3 的tenor(张量)
CPU上测试
复制代码
1
2
3
4import torch x = torch.rand(5,3) print(x)
最后
以上就是缓慢小蝴蝶最近收集整理的关于（Ubuntu/Window）pytorch验证（pytorch是否安装成功）验证pytorch是否可用（CPU/GPU）的全部内容，更多相关（Ubuntu/Window）pytorch验证（pytorch是否安装成功）验证pytorch是否可用（CPU/GPU）内容请搜索靠谱客的其他文章。
本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
![[UIApplication openURL:options:completionHandler:]: unrecognized selector sent to instance](/uploads/reation/bcimg13.png)
发表评论 取消回复