PyTorch GPU利用率为0%（很低）

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PyTorch GPU利用率为0%（很低）

2024-06-10 14:17| 来源: 网络整理| 查看: 265

一、确保Pytorch与TorchVision是CUDA(GPU)版本参考链接：【Xiang哥避坑指南】YOLOV5只在CPU跑不在GPU跑的问题。在Python终端下操作： 1、Pytorch

import torch print(torch.__version__) #上方的_是两个杠杠

2、TorchVision

import torchvision print(torchvision.__version__) #上方的_是两个杠杠

输出的结果是+cu就是CUDA(GPU) 输出的结果是+cpu就是CPU

二、确保Pytorch与TorchVision以及CUDA ToolKit的版本一致在Python终端下操作

import torch print(torch.cuda.is_available())

torch.cuda.is_available() 是来自 PyTorch 深度学习库的一个函数，它用于检查当前环境是否支持 CUDA（NVIDIA 的并行计算平台和应用程序编程接口 API），以及 CUDA 驱动程序和兼容的 GPU 是否已正确安装且可以被 PyTorch 使用。

当 torch.cuda.is_available() 返回 True 时，意味着：

系统中装有 NVIDIA 显卡，并且显卡型号支持 CUDA。已经安装了与该显卡兼容的 CUDA Toolkit。安装的 PyTorch 版本与 CUDA 版本相匹配。PyTorch 能够成功找到并初始化 CUDA 设备以进行 GPU 加速计算。

如果torch.cuda.is_available() 返回 False，则可能的原因包括：

没有安装 CUDA 或安装的 CUDA 版本不正确。

NVIDIA 显卡驱动程序未正确安装或版本过旧。

安装的是 CPU 版本的 PyTorch，而非 GPU 版本。

硬件中没有支持 CUDA 的 NVIDIA GPU。

在运行代码的环境中，尽管系统中有合适的硬件和软件配置，但由于环境变量设置或其他原因，PyTorch 无法访问 GPU。

参考链接：PyTorch碎片：PyToch和Torchvision对应版本

pytorchtorchvisionpythoncuda2.0.0>0.14>3.711.7, 11.81.12.00.123.7-3.910.2(不支持windows), 11.3, 11.61.11.00.12.0>=3.611.3 ,10.21.10.0/10.11.0/2>=3.610.2, 11.31.9.00.10.0>=3.610.2, 11.31.8.00.9.0>=3.610.2, 11.11.7.10.8.2>=3.69.2, 10.1, 10.2, 11.01.7.00.8.0>=3.69.2, 10.1, 10.2, 11.01.6.00.7.0>=3.69.2, 10.1, 10.21.5.10.6.1>=3.69.2, 10.1, 10.21.5.00.6.0>=3.69.2, 10.1, 10.21.4.00.5.0==2.7, >=3.5, =3.5, =3.5, =3.5, =3.5,

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