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加上这句代码：

print torch.cuda.is_available()

判断完毕！说说在pytorch中如何查看gpu信息吧~

为什么将数据转移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu，就像将数据转移至CPU调用的方法是.cpu？这是因为GPU的编程接口采用CUDA，而目前并不是所有的GPU都支持CUDA，只有部分Nvidia的GPU才支持。

PyTorch未来可能会支持AMD的GPU，而AMD GPU的编程接口采用OpenCL，因此PyTorch还预留着.cl方法，用于以后支持AMD等的GPU。

torch.cuda.is_available()

cuda是否可用；

torch.cuda.device_count()

返回gpu数量；

torch.cuda.get_device_name(0)

返回gpu名字，设备索引默认从0开始；

torch.cuda.current_device()

返回当前设备索引；

以上就是关于“pytorch中如何查看GPU，怎么知道支不支持GPU加速”的相关知识，感谢各位的阅读，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注博信，小编每天都会为大家更新不同的知识。