【Python】pytorch，CUDA是否可用，查看显卡显存剩余容量

CUDA可用，共有 1 个GPU设备可用。
当前使用的GPU设备索引：0
当前使用的GPU设备名称：NVIDIA T1000
GPU显存总量：4.00 GB
已使用的GPU显存：0.00 GB
剩余GPU显存：4.00 GB
PyTorch版本：1.10.1+cu102

import torch # 检查CUDA是否可用 cuda_available = torch.cuda.is_available() if cuda_available: # 获取GPU设备数量 num_gpu = torch.cuda.device_count() # 获取当前使用的GPU索引 current_gpu_index = torch.cuda.current_device() # 获取当前GPU的名称 current_gpu_name = torch.cuda.get_device_name(current_gpu_index) # 获取GPU显存的总量和已使用量 total_memory = torch.cuda.get_device_properties(current_gpu_index).total_memory / (1024 ** 3) # 显存总量(GB) used_memory = torch.cuda.memory_allocated(current_gpu_index) / (1024 ** 3) # 已使用显存(GB) free_memory = total_memory - used_memory # 剩余显存(GB) print(f"CUDA可用，共有 {num_gpu} 个GPU设备可用。") print(f"当前使用的GPU设备索引：{current_gpu_index}") print(f"当前使用的GPU设备名称：{current_gpu_name}") print(f"GPU显存总量：{total_memory:.2f} GB") print(f"已使用的GPU显存：{used_memory:.2f} GB") print(f"剩余GPU显存：{free_memory:.2f} GB") else: print("CUDA不可用。") # 检查PyTorch版本 print(f"PyTorch版本：{torch.__version__}")

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windows先装显卡驱动，再装CUDA10.2，最后装了pytorch。

pip install torch1.10.1+cu102 torchvision0.13.1+cu102 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102