CUDA10.0+python3.6+pytorch1.2.0+torchvision0.4.0

本文主要是介绍CUDA10.0+python3.6+pytorch1.2.0+torchvision0.4.0，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

https://blog.csdn.net/qq_38424674/article/details/109499015

还需要安装torchvision-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl以配合torch1.2.0  https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html

然后 pip install xxx.whl .....就可以啦

检查是否可用

import torch
#返回当前设备索引

print(torch.cuda.current_device())

#返回GPU的数量
print(torch.cuda.device_count())

#返回gpu名字，设备索引默认从0开始
print(torch.cuda.get_device_name(0))

#cuda是否可用
print(torch.cuda.is_available())

这篇关于CUDA10.0+python3.6+pytorch1.2.0+torchvision0.4.0的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！