# PyTorch 查看可用的显卡和编号
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，它广泛应用于机器学习、计算机视觉等领域。在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，通常需要利用 GPU 进行加速。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 PyTorch 查看系统中可用的显卡以及编号的方法。
## 查看可用的显卡
在 PyTorch 中，通过 `torch.cuda` 模块可以查看系统中可用的
原创
2024-06-09 03:39:22
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## Python查看GPU编号的实现流程
为了实现"python查看GPU编号"的功能，我们可以按照以下步骤进行操作。下面是整件事情的流程：
```mermaid
classDiagram
开发者-->小白开发者: 教学
小白开发者-->操作系统: 导入相关库
小白开发者-->操作系统: 获取GPU信息
小白开发者-->操作系统: 输出GPU编号
```
接
原创
2023-09-29 20:01:59
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Linux查系统、版本基本信息**`【附】系统信息查询大全`** Linux下查看版本信息(包括位数、CPU内核信息、CPU具体型号等) uname －a （Linux查看版本当前操作系统内核信息）[root@S-CentOS home]#uname -acat /proc/version （Linux查看当前操作系统版本信息）[root@S-CentOS home]#cat /proc/ver
在Linux系统中，每个文件都有一个对应的inode（索引节点）编号。通过查看inode编号，我们可以获取文件的详细信息，比如文件大小、权限、所有者等。在实际操作中，查看和管理文件的inode编号是非常重要的。本文将介绍如何在Linux系统中查看文件的inode编号。
在Linux系统中，可以使用命令“ls -i”来查看文件的inode编号。在终端输入该命令后，系统会列出当前目录下所有文件和文件
原创
2024-03-25 11:40:51
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# Redis节点编号的查看
## 简介
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，通常用作数据库、缓存和消息中间件。在Redis集群中，节点编号是非常重要的标识符，通过编号可以查看节点的状态、分片信息等。本文将介绍如何使用Redis命令来查看节点编号，并通过代码示例演示。
## 节点编号
在Redis集群中，每个节点都有一个唯一的编号，用于标识该节点。节点编号是一个整数，从0开始递增。
原创
2023-09-24 16:56:50
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消费模式介绍：消费者总体工作流程： 消费者组（一个组消费者数大于分区数，多余的闲置） 消费者组初始化流程：（第7步再平衡会影响kafka性能）session.timeout.ms=45Smax.poll.interval.ms=5m FAQ： broker节点挂了后会对消费者组里的消费计划如何影响（长时间未重新分配分区的情况下）？消费者组详细消费流程:生产经验：分区的
一、张量的操作拼接torch.cat(): 将张量按维度dim进行拼接torch.stack()：在新建的维度dim上进行拼接t = torch.ones((2, 3))
t_0 = torch.cat([t, t], dim=0)
t_1 = torch.stack([t, t], dim=0)
print(t_0)
print(t_0.shape)
print(t_1)
print(t_1
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2024-06-18 15:49:18
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文章目录0x0. 前言0x1. 在 DeepSpeed 中使用 PyTorch Profiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围Profile CPU/GPU的活动Profile 内存消耗0x2. Flops Profiler总览Flops 测量多GPU，多节点，数据并行和模型并行例子和DeepSpeed运行时一起使用在Megatron-LM中使用在 DeepSpeed 运
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2024-06-25 22:29:24
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pid号为进程编号ps -ef
原创
2022-11-07 19:03:19
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网络参数保存加载、梯度/权重查看网络参数保存和加载：>只加载名称相同的部分
>model.load_state_dict(torch.load(weight_path), strict=False)
> torch.save(myNet.state_dict(),'pakage_pkl/net_parameter.pkl') # 网络参数保存
> myNet.load
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2023-10-16 16:24:16
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关于如何解决“查看pytorch”的问题，今天我们将深入探讨这个话题。从协议背景到工具链集成，下面的内容将帮助你全面理解这一过程。
我们先来看一下关于“查看pytorch”的协议背景。在IT技术中，数据的交流和处理是非常关键的。针对“查看pytorch”这一请求，网络层上会经过多个阶段。为了帮助理解，我创建了一个四象限图，展示出不同的处理阶段与相应的功能。
```mermaid
quadran
pytorch环境配置及安装1.安装conda2.创建python虚拟环境3.安装pytorch（1）更换清华源方便下载pytorch（2）进入pytorch官网下载pytorch1.安装conda2.创建python虚拟环境3.安装pytorch 1.安装conda2.创建python虚拟环境3.安装pytorch（1）更换清华源方便下载pytorch（2）进入pytorch官网下载pytor
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2024-07-21 09:55:00
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文章目录PyTorch 动态计算图Pytorch张量第一个网络mnist网络初始化和前向传播dataloader/dataprivder优化器和损失函数训练过程完整代码 PyTorch 动态计算图在讨论 PyTorch 的各个组件前，我们需要了解它的工作流。PyTorch 使用一种称之为 imperative / eager 的范式，即每一行代码都要求构建一个图，作为定义完整计算图的一个部分。即
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2023-10-26 14:02:25
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建议全文看完再操作查看显卡1.查看自己gpu的型号2.查看cuda是否支持自己电脑的gpu型号3.查看driver version 和cuda versionanaconda中新建环境安装清华镜像源进入pytorch官网选择对应的命令换源安装测试 查看显卡1.查看自己gpu的型号ctrl+Alt+delete 打开任务管理器，点击性能，2.查看cuda是否支持自己电脑的gpu型号进入NVIDIA
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2024-05-06 12:32:20
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文章目录1.查看GPU1.1.查看当前GPU是否可用1.2.查看GPU数量1.3.返回GPU名字1.4.返回当前设备索引2.指定GPU2.1.使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES2.1.1.在终端中指定2.1.2.代码中指定2.2.使用函数 set_device 1.查看GPU1.1.查看当前GPU是否可用#cuda是否可用
torch.cuda.is_available() # 返
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2023-07-02 22:46:12
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构建Pytorch虚拟环境查看显卡状态(Linux、Windows)创建虚拟环境Linux安装Anaconda开始配置安装Cuda和Cudnn安装pytorch方法一方法二方法三pip更换清华镜像源Conda配置修改多版本cuda切换 查看显卡状态(Linux、Windows)nvidia-smi 在这里可以看到已装显卡型号、显存占用、哪些进程在占用显存、驱动版本、驱动可支持最高cuda版本发现
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2024-03-08 14:04:37
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CUDA的线程是多维的，启动一个线程格，线程格可以是多维的，线程格中分为线程块，线程块也可以是多维的，线程块中包含线程，对于GPU来说，同时启动200万个线程是很轻易的事情。blockIdx :当前执行设备代码的线程块的索引dim3 grid(DIM,DIM):声明一个二维的线程格，名字为grid;kernel<<<grid,1>>(dev_t):线程块为一个二维线程
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2024-06-06 19:52:44
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1、为什么要装CUDA，CUDNN：先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自（CUDA的官方文档）： 从上图可以看出GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和CPU（中央处理器，Central Processing Unit）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行
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2024-04-16 17:23:18
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windows下安装anaconda、cuda、cudnn、pytorch、pycharm安装anacondaanaconda官网 https://www.anaconda.com/ 双击下载好的应用程序进行安装安装过程一路默认。需要注意的是下图的地方，第一个选项是自动帮你添加环境变量，我建议选上，我就是选上的。并没有出现什么问题。第二个是安装anaconda自带的python，也选上。 安装完成
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2024-09-29 16:43:57
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在个人计算机硬件与软件的交互中，BIOS（基本输入输出系统）扮演着至关重要的角色。BIOS不仅负责系统启动和硬件管理，还提供了对计算机硬件状态的监控和调试功能。对于一些IT专业人士或硬件开发者来说，了解如何查看BIOS中的总线编号非常重要，因为它可以帮助识别硬件设备的访问路径，提高系统性能和故障排查的效率。
### 问题背景
在日常的系统维护或硬件配置中，了解各个设备在总线上的编号对于系统的优
