加上这句代码：
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print torch.cuda.is_available() |
判断完毕！说说在pytorch中如何查看gpu信息吧~
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。
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torch.cuda.is_available() |
cuda是否可用；
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torch.cuda.device_count() |
返回gpu数量；
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torch.cuda.get_device_name(0) |
返回gpu名字，设备索引默认从0开始；
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torch.cuda.current_device() |
返回当前设备索引；
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/moshiyaofei/article/details/89703846
