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Pytorch to(device)多GPU并行和查看GPU信息

已有 2437 次阅读 2020-9-30 15:34 |个人分类:Pytorch|系统分类:科研笔记

(一)参考博客:

Pytorch to(device)

Pytorch:多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别

(二)常用的查看GPU信息的命令

       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


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