cuda可用则device等于cuda
时间: 2025-01-30 22:44:29 浏览: 55
### 如何在代码中检测CUDA是否可用并设置设备
为了确认CUDA是否可以在环境中使用,并相应地配置PyTorch使用的计算资源,下面展示了具体实现方法:
对于CUDA的可用性检查,`torch.cuda.is_available()` 函数用于判断环境是否支持CUDA加速[^1]。
一旦确定了CUDA的状态,就可以创建一个 `torch.device` 对象来指定后续操作应该在哪种硬件上执行——即CPU还是GPU。当CUDA不可用时,默认回退至CPU作为处理单元[^4]。
下面是完整的Python代码片段,它不仅验证了CUDA的存在与否,还设置了默认张量类型为适合GPU运算的形式(假设存在至少一块NVIDIA GPU),并且输出所连接的具体CUDA设备名称。
```python
import torch
if torch.cuda.is_available():
# 设置默认浮点tensor类型为适用于GPU上的FloatTensor
torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)
# 获取当前CUDA设备的名字
current_device = torch.cuda.current_device()
device_name = torch.cuda.get_device_name(current_device)
print(f"CUDA is available. Using {device_name} as the default device.")
else:
print("CUDA not detected, using CPU.")
# 定义device变量以便之后的操作可以直接调用此变量而无需再次查询
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(device)
```
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