torch.cuda 相关函数

import torch# torch版本
print('Pytorch version\t:', torch.__version__)# cuda 版本
print('CUDA version\t:', torch.version.cuda)# 使用的GPU数量及名称
for i in range(torch.cuda.device_count()):print(f'GPU{i}\t\t:',torch.cuda.get_device_name(i))# 当前使用的GPU
print('Current_device\t:', torch.cuda.current_device())# GPU算力
print('Capability\t:', torch.cuda.get_device_capability(0))# GPU是否可用
print('Is available\t:', torch.cuda.is_available())# 设置device
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print('Set device\t:', device)# 获取设备属性
print('Properties\t:', torch.cuda.get_device_properties(0))# 命令行查看设备
# nvidia-smi

打印结果：

Pytorch version  : 1.5.0
CUDA version    : 10.2
GPU0        : Tesla P100-PCIE-16GB
Current_device  : 0
Capability  : (6, 0)
Is available    : True
Device  : cuda:0
Properties  : _CudaDeviceProperties(name='Tesla P100-PCIE-16GB', major=6, minor=0, total_memory=16280MB, multi_processor_count=56)

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