# 使用 PyTorch 查找 GPU
在深度学习的领域中，GPU（图形处理单元）是训练模型的重要硬件，因为它能够大幅提高计算速度。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了很好的支持来使用 GPU。本文将介绍如何在 PyTorch 中查找 GPU 设备，并提供相应的代码示例，以帮助读者理解如何有效地利用 GPU 进行训练。
## 1. PyTorch 简介
PyTorch 是一个开
最近由于项目原因，需要使用 Pytorch 进行深度学习的算法开发，于是采购了 Dell T640 服务器并搭载两张 Nvidia 的 GeForce RTX3090 GPU，服务器本身已安装好 Ubuntu18.04 系统和 Nvidia 显卡驱动，要想正常使用 GPU 版的 Pytorch，后续还需要手动安装 CUDA，Nvidia APEX 等。以下详细介绍踩坑全过程，很多地方理解不深，恳请
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2023-10-27 06:48:43
313阅读
# 如何在PyTorch中查找可用GPU
## 引言
PyTorch是一个流行的深度学习框架，通常在训练大型模型时需要利用GPU来加速计算。在这篇文章中，我将向你展示如何查找并使用可用的GPU来加速PyTorch的训练过程。
## 流程
下面是查找可用GPU的流程，我们将通过表格展示每个步骤：
```mermaid
journey
title 查找可用GPU的流程
secti
原创
2024-06-15 04:25:33
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## 如何使用conda查找pytorch gpu版本
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何使用conda查找pytorch gpu版本。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打开终端 |
| 2 | 输入 `conda search pytorch` |
| 3 | 找到适合的pytorch gpu版本 |
| 4 |
原创
2024-05-12 06:16:40
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step0.安装基本要求有nvidia的独立显卡显卡算力超过3.1即可安装CUDA，在这里查询显卡算力step1.查看显卡驱动右键桌面开始按钮，如下图所示：找到设备管理器在设备管理器里面找到显示适配器找到自己的显卡右键点击，然后点击更新驱动程序然后选择自动搜索更新的驱动程序软件step2. 安装CUDA选择合适版本的CUDA（下面安装的是CUDA10.2）GeForce RTX 30系显卡只支持C
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2023-07-24 07:14:43
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目录一、创建虚拟环境二、下载安装包三、遇到的坑前言 文章主要介绍安装GPU版本的Pytorch，自己在安装种也遇到了不少坑，在这里一一例举。前提是安装好Anaconda和Pycharm和CUDA。不推荐通过官网获取命令直接安装，如果不换源，下载速度慢，我换了清华源后，下载的CUDA版本的，清华源由于没有CUDA版本，每次都会自动装CPU版本，若
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2023-09-20 06:57:21
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目录一、安装显卡驱动1、查看显卡驱动型号2、下载显卡驱动3、查看GPU状态二、安装Visual Studio 2019三、安装CUDA1、下载对应版本的CUDA2、安装下载好的CUDA3、设置环境变量 四、安装cudnn五、安装anaconda六、安装PyTorch1、创建虚拟环境2、激活并进入虚拟环境3、安装PyTorch4、验证PyTorch是否安装成功注意：30系列的的显卡暂时不支
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2023-07-14 19:03:58
182阅读
觉得有收获，决定把笔记分享出来，希望对你会有一点点帮助首先要创建环境，我试的版本是python = 3.6命令 conda create --name yourEnv python=3.6，我觉得应该是没所谓，3.7、3.8、3.9应该都可以然后，这里面会有一个坑！！！创建环境完成后，不要着急安装pytorch！！！去pip list看一下自己的环境中是不是已经装了pytorch 的cpu版本！！
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2023-07-24 23:48:53
421阅读
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()； cuda是nvidia gpu的编程接口，opencl是amd gpu的编程接口...
原创
2021-08-12 22:17:16
413阅读
在线gpu加速服务器ATUODL，与pycharm连接使用教程ATUODLpycharm连接 最近做yolo系列在visdrone上的目标检测，对算力有一定的要求。所以同学推荐了一款超级实用超级便宜的在线GPU加速服务器。 ATUODL话不多说，上连接https://www.autodl.com/home 1.租用服务器。选择你需要的型号。然后创建。 创建后会在控制台，我的实例中显示： 开机：
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2024-02-04 20:26:49
13阅读
文章目录前言一、安装CUDA1、检查电脑是否支持CUDA2、下载并安装CUDA3、下载并安装cuDNN二、安装Pytorch1、安装Anaconda2、切换清华镜像源3、创建环境并激活4、输入Pytorch安装命令5、测试三、在Pycharm上使用搭建好的环境参考文章 前言本人纯python小白，第一次使用Pycharm、第一次使用GPU版Pytorch。因为在环境搭建的过程中踩过不少坑，所以以
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2023-08-05 21:23:05
1042阅读
1、CPU与GPUCPU（Central Processing Unit，中央处理器）：主要包括控制器和运算器； GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）：处理统一的，无依赖的大规模数据运算； 上图中，黄色部分表示控制单元，绿色部分表示计算单元，橙色部分表示存储单元；2、数据迁移至GPUdata.to(“cuda”)实现将数据从CPU迁移到GPU； data.to(“
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2023-08-23 20:13:23
186阅读
在windows下用anaconda虚拟环境安装pytorch gpu版 成功！ 文章目录0. 用pip安装1. 安装准备2. 安装指令3. 查看、提升cuda版本3.1 判断显卡是否支持cuda3.2 查看 cuda版本3.3 提高cuda版本3.4 查看驱动版本4. 离线下载torch安装包4.1 离线下载安装包4.2 修改urls.txt文件5. 安装及检查 接下来介绍安装过程。推荐全部看完
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2023-08-16 17:31:37
401阅读
1. 如何进行迁移对模型和相应的数据进行.cuda()处理。通过这种方式，我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去。从而可以通过GPU来进行运算了。 1.1 判定使用GPU下载了对应的GPU版本的Pytorch之后，要确保GPU是可以进行使用的，通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断。通过torch.cuda.device_count()可以获得能
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2023-08-08 12:08:39
623阅读
目录一、前言二、安装CUDA三、安装cuDNN 四、安装Anacanda五、安装pytorch六、总结一、前言 最近因为需要安装GPU版本的Pytorch，所以自己在安装过程中也是想着写一篇博客，把整个过程记录下来，在整个过程中也遇到了不少的问题，查看了以往别人的一些解决方案，希望能够给遇到同样问题的提供一些参考。 如果大家
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2023-09-09 21:20:35
113阅读
废话不多说，请看正文！一、安装NVIDIA GPU显卡驱动1、准备工作1）、禁用BIOS中的secure boot，因为此方法使用第三方源安装显卡驱动，不禁止secure boot会导致安装的驱动不能使用，禁用也不会有多大安全隐患。2）、禁用nouveau，这是ubuntu默认使用的开源显卡驱动，和nvidia驱动一起使用可能导致黑屏，所以禁掉。2、禁用nouveau创建下面文件：$
文章目录一、Ubuntu 16.04下pytorch（GPU）的安装方法一：下载.whl文件并用pip安装（最方便）方法二（建议直接跳过）1. 创建单独的Anaconda环境！！2. 安装显卡驱动3. 安装CUDA 10.04. 安装与CUDA 10.0版本对应的Cudnn5. 安装Pytorch6. 检测pytorch是否安装成功二、 Win10下pytorch的pip安装1. 创建conda
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2023-09-12 17:29:27
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完整教程：深度学习环境配置（GPU条件&pytorch）如果是python小白，强烈推荐B站小土堆的视频，讲得很清晰（但需要花些时间）如果有些基础，跟着往下看就行。配置作用Anaconda灵活切换python运行环境、高效使用python包GPU软硬件：硬件基础（NVIDIA显卡）→安装显卡驱动程序→安装CUDAPytorch开源的python深度学习库Pycharm集成开发环境：编写及运
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2024-01-22 13:53:25
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多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
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2023-08-11 18:23:56
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法一： device=torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model=model.to(device)
x=x.to(device)
y=y.to(device) 法二：model=model.cuda()
x=x.cuda()
y=y.cuda() pytorch中单主机多GPUS训练和
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2023-11-18 22:51:50
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