如何查看使用的Pytorch是否为GPU版本

整体流程

首先，我们需要确定Pytorch是否在你的环境中安装了GPU版本，然后我们需要检查当前运行的代码是否在GPU上执行。

步骤概览

pie
    title Pytorch版本检查流程
    "检查Pytorch版本" : 50
    "检查代码是否在GPU上执行" : 50

步骤详解

  1. 检查Pytorch版本

    • 首先，我们需要导入Pytorch库
    ```python
import torch
    • 然后，我们可以通过以下代码查看Pytorch的版本信息
    ```python
print(torch.__version__)

    如果输出的版本号中包含+cuda, 则表示你安装的是GPU版本的Pytorch。

  2. 检查代码是否在GPU上执行

    • 下一步是检查当前代码是否在GPU上执行。我们可以使用以下代码查看当前设备
    ```python
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    这段代码会检查是否有可用的GPU，并将其赋值给device变量。如果输出为cuda，则表示当前代码在GPU上执行。

总结

通过以上步骤，你可以轻松地检查Pytorch的版本以及当前代码是否在GPU上执行。这对于深度学习任务来说至关重要，因为GPU的并行计算能力可以大大加快模型的训练速度。希望这篇文章能帮助你更好地理解和利用Pytorch。