1. import torch
  2. import torchvision
  3. print(torch.cuda.is_available())

上面的命令只是检测CUDA是否安装正确并能被Pytorch检测到,并没有说明是否能正常使用,要想看Pytorch能不能调用cuda加速,还需要简单的测试一下:

  1. a = torch.Tensor(5,3)
  2. a=a.cuda()
    printa

一般来讲,输出主要是报48号错误,也就是CUDA的问题,出现这个问题在于硬件的支持情况,对于算力3.0的显卡来说,如果安装了9.0的CUDA就会出现这个问题,解决的办法是退回CUDA8.0,或者更换更加高端的显卡,或者直接从源码编译,并在源码中做相应设置(修改setup.py文件里的TORCH_CUDA_ARCH_LIST,将这个值改成你当前使用的GPU对应算力!),对于最后一种方法,目前还没有尝试,不过,Pytorch确实做得不错,考虑的很周到~

pytorch查看CUDA支持情况,只需要三行代码,另附Cuda runtime error (48) : no kernel image is available for execution处理办法的更多相关文章

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