PyTorch 检查GPU版本是否安装成功的操作

anaconda命令行下检查:

(base) PS C:\Users\chenxuqi> conda deactivate
PS C:\Users\chenxuqi> conda activate ssd
(ssd) PS C:\Users\chenxuqi> python
Python 3.6.12 |Anaconda, Inc.| (default, Sep 9 2020, 00:29:25) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
0.4.0
>>> print(torch.cuda.is_available())
True
>>>
>>>
>>>

cmd命令行下检查cuda安装:

Microsoft Windows [版本 10.0.18363.1139]
(c) 2019 Microsoft Corporation。保留所有权利。

C:\Users\chenxuqi>nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:32_Central_Daylight_Time_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

C:\Users\chenxuqi>
C:\Users\chenxuqi>

执行使用GPU的代码:

import time
import torch 

##################################################

for i in range(1,10):
  start = time.time()
  a = torch.FloatTensor(i*100,1000,1000)
  a = a.cuda() #a = a
  a = torch.matmul(a,a)
  end = time.time() - start
  print(end)

执行结果:

注意,这里显存太小,溢出了...但是安装是成功的...

Windows PowerShell

尝试新的跨平台 PowerShell https://aka.ms/pscore6

PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹> & 'D:\Anaconda3\envs\ssd\python.exe' 'c:\Users\chenxuqi\.vscode\extensions\ms-python.python-2020.10.332292344\pythonFiles\lib\python\debugpy\launcher' '50571' '--' 'c:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹\testGPU.py'
3.6260359287261963
0.6305170059204102
0.9055967330932617
1.3199987411499023
1.5979139804840088
2.0483360290527344
THCudaCheck FAIL file=c:\programdata\miniconda3\conda-bld\pytorch_1524549877902\work\aten\src\thc\generic/THCStorage.cu line=58 error=2 : out of memory
Traceback (most recent call last):
 File "c:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹\testGPU.py", line 10, in <module>
  a = torch.matmul(a,a)
RuntimeError: cuda runtime error (2) : out of memory at c:\programdata\miniconda3\conda-bld\pytorch_1524549877902\work\aten\src\thc\generic/THCStorage.cu:58
PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹> conda activate ssd
PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\新建文件夹>

补充:pytorch离线安装,验证gpu版安装成功

使用conda 命令在线安装pytorch会下载中断,添加pip清华大学镜像源https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/中下好torch,安装包,然后使用pip命令

pip install "下在的安装包的路径"

例如:

pip install "C:\Users\28614\Desktop\pytorch-nightly-cpu-1.0.0.dev20181222-py3.7_cpu_0.tar.bz2"

安装gpu版,需要安装cuda,和cudnn。

验证gpu版是否安装成功

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

返回True,则安装成功

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我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

(0)

相关推荐

  • PyTorch安装与基本使用详解

    什么要学习PyTorch? 有的人总是选择,选择的人最多的框架,来作为自己的初学框架,比如Tensorflow,但是大多论文的实现都是基于PyTorch的,如果我们要深入论文的细节,就必须选择学习入门PyTorch 安装PyTorch 一行命令即可 官网 pip install torch===1.6.0 torchvision===0.7.0 - https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 时间较久,耐心等待 测试自己是否安装成功 运行

  • Win10+GPU版Pytorch1.1安装的安装步骤

    安装cuda 更新nvidia驱动 打开GeForce Game Ready Driver或在GeForce Experience中下载符合自己gpu的程序. 选择cuda 打开nvidia控制面板 点击帮助.点击系统信息.在点击组件在3D设置中可以看到cuda信息 在我升级过nvidia驱动后,cuda的版本更新到了10.1.接下来下载cuda . cuda10.1安装完毕. 安装cuDNN 在安装了cuda10.1后选择对应的cuDNN版本v7.6.1 解压文件,然后添加bin目录到环境变量

  • pytorch 查看cuda 版本方式

    由于pytorch的whl 安装包名字都一样,所以我们很难区分到底是基于cuda 的哪个版本. 有一条指令可以查看 import torch print(torch.version.cuda) 补充知识:pytorch:网络定义参数的时候后面不能加".cuda()" pytorch定义网络__init__()的时候,参数不能加"cuda()", 不然参数不包含在state_dict()中,比如下面这种写法是错误的 self.W1 = nn.Parameter(tor

  • PyTorch 检查GPU版本是否安装成功的操作

    anaconda命令行下检查: (base) PS C:\Users\chenxuqi> conda deactivate PS C:\Users\chenxuqi> conda activate ssd (ssd) PS C:\Users\chenxuqi> python Python 3.6.12 |Anaconda, Inc.| (default, Sep 9 2020, 00:29:25) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type &qu

  • WIndows10系统下面安装Anaconda、Pycharm及Pytorch环境全过程(NVIDIA GPU版本)

    目录 1.判断电脑是否具有GPU 2. 安装Anaconda 3. 创建虚拟环境 3.1 利用conda命令创建虚拟环境 4. GPU和CUDA准备工作 5. 安装Pytorch 6. 验证Pytorch 7. 安装PyCharm并进行配置 总结 1.判断电脑是否具有GPU 打开电脑任务管理器,进入性能选项,看是否有带有Nvidia的GPU的标识 或者,在桌面点击鼠标右键,看见NVIDIA控制面板也是可以的 2. 安装Anaconda 进入Anaconda的官方网站 Anaconda官网 网站会

  • Linux环境下GPU版本的pytorch安装

    服务器环境: Ubuntu 16.04.7 显卡:2080 cuda:10.1 注:若服务器有管理员账户和个人账户,最好在个人账户下重新安装anaconda,否则安装pytorch过程中可能有些库安装失败,由于权限问题,不能删除这些失败的库重新安装.在个人账户下就不存在权限问题. 一 添加镜像源 目的:使用默认的源地址下载速度很慢,会出现超时,导致某些第三方库只下载了部分,不完整,最终失败. 首先查看当前镜像源 cat ~/.condarc 或者 conda config --show chan

  • Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

    之前摸索tensorflow的时候安装踩坑的时间非常久,主要是没搞懂几个东西的关系,就在瞎调试,以及当时很多东西不懂,很多报错也一知半解的.这次重装系统后正好需要再配置一次,把再一次的经历记录一下.我的电脑是华为的matebook13,intel i5-8625U,MX250显卡,win10系统.(不得不吐槽很垃圾,只能满足测试测试调调代码的需求) 深度学习利用Tensorflow平台,其中的Keras Sequential API对新用户非常的友好,可以将各基础组件组合在一起来构建模型. (官

  • win10系统配置GPU版本Pytorch的详细教程

    一.安装cuda 1.在英伟达官网下载最新版的cuda驱动 https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads 都选上就行了,然后一路默认安装 输入nvcc -V查看是否安装成功 二.安装pycuda 1.在控制台中输入pip install pycuda 安装pycuda 2.在环境变量中添加cl.exe 3.测试pycuda是否正常运行 import pycuda.driver as drv import pycuda.tools,pycuda

  • win10系统Anaconda和Pycharm的Tensorflow2.0之CPU和GPU版本安装教程

    tf2.0的三个优点: 1.方便搭建网络架构: 2.自动求导 3.GPU加速(便于大数据计算) 安装过程(概要提示) step1:安装annaconda3 step2:安装pycharm step3:安装tensorflow2.0 cpu版本 (1)进入anaconda prompt(anaconda3) (2)默认为(base)环境 (3)输入python,查看python版本:输入exit()退出 (4)输入conda info --envs查看虚拟环境 (5)此处以在(base)环境中安装

  • 解决PyTorch与CUDA版本不匹配的问题

    1.CUDA驱动和CUDA Toolkit对应版本 表一:CUDA驱动及CUDA Toolkit最高对应版本 最新可查阅官方文档 注:驱动是向下兼容的,其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本. 2.CUDA Toolkit版本及其可用PyTorch对应版本(参考官网) 表二:CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系 CUDAToolkit版本 可用PyTorch版本 7.5 0.4.1 ,0.3.0, 0.2.0,0.1.12-0.1.6 8.0 1.1.0,1.0.

  • Pytorch 使用不同版本的cuda的方法步骤

    由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息.由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况.比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得

  • PyTorch CUDA环境配置及安装的步骤(图文教程)

    Pytorch版本介绍 torch:1.6 CUDA:10.2 cuDNN:8.1.0 ✨安装 NVIDIA 显卡驱动程序 一般 电脑出厂/装完系统 会自动安装显卡驱动 如果有 可直接进行下一步 下载链接 http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 选择和自己显卡相匹配的显卡驱动 下载安装 ✨确认项目所需torch版本 # pip install -r requirements.txt # base ---------------------

  • Pytorch Mac GPU 训练与测评实例

    目录 正文 加速原理 环境配置 跑一个MNIST 跑一下VAE模型 一个愿景 正文 Pytorch的官方博客发了Apple M1 芯片 GPU加速的文章,这是我期待了很久的功能,因此很兴奋,立马进行测试,结论是在MNIST上,速度与P100差不多,相比CPU提速1.7倍.当然这只是一个最简单的例子,不能反映大部分情况.这里详细记录操作的一步步流程,如果你也感兴趣,不妨自己上手一试. 加速原理 苹果有自己的一套GPU实现API Metal,而Pytorch此次的加速就是基于Metal,具体来说,使

随机推荐