常见用法：
torch.cuda.is_available() # 查看是否有可用GPU
torch.cuda.device_count() # 查看GPU数量
torch.cuda.get_device_capability(device) # 查看指定GPU容量
torch.cuda.get_device_name(device) # 查看指定GPU名称
torch.cuda.empty_cache() # 清空程序占用的GPU资源
torch.cuda.manual_seed(seed) # 设置随机种子
torch.cuda.manual_seed_all(seed) # 设置随机种子
torch.cuda.get_device_properties(i) # i为第几张卡，显示该卡的详细信息
场景问题：我使用torch.cuda.device_count()返回1但是我用nvidia-smi显示是2个显卡，这个是为啥呢？
第一个原因：你在环境变量设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES
第二个原因：你显卡坏了一个，如何判断是不是坏了可以使用上面接口测试
import torch
device=torch.device("cuda:0")
print(torch.cuda.get_device_capability(device))文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-692415.html
把0改成1如果报错则表示1这个显卡有问题或者不存在，据此可以判断显卡坏了。但是这个只是系统层面表示坏了。还需要进一步判断。首先重启系统在测试一次，不行就把显卡拔插一下，依然不行则做最后尝试把系统重装一次(这个一般都没效果)，还不行只能说明显卡坏了。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-692415.html
到了这里，关于[pytorch]torch.cuda用法以及判断显卡是不是存在问题的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
