Python 检查我的 GPU

在深度学习和机器学习中，GPU 是一个至关重要的组件，因为它可以快速地处理大量数据。Python 中有几个库可以用来检查您的 GPU 是否可以工作并获得有关 GPU 的基本信息。在本文中，我们将介绍如何检查您的 GPU 并显示它的基本信息。

安装必要的库

在开始之前，请确保您已安装了以下库：

• NVIDIA GPU drivers - 这需要根据您的操作系统和 GPU 型号进行安装
• CUDA Toolkit - 这是 NVIDIA 提供的用于支持 GPU 运算的库。建议使用 CUDA Toolkit 11.0 版本。您需要选择与您 GPU 兼容的版本。
• cuDNN - 这是一个加速深度学习库，包含 NVIDIA 提供的 GPU 加速的核心工具。

在安装完成以上库后，您可以使用 pip 命令安装以下 Python 库：

pip install tensorflow-gpu

pip install torch torchvision

pip install mxnet-cu110

检查 GPU 是否可用

为了检查您的 GPU 是否可用，可以使用以下代码片段：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib

# Check if GPU is available
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != '/device:GPU:0':
  raise SystemError('GPU device not found')
print('Found GPU at: {}'.format(device_name))

# Print GPU details
devices = device_lib.list_local_devices()
gpu_devices = [dev for dev in devices if dev.device_type == 'GPU']
if not gpu_devices:
  print("No GPU device found")
print()
print("Number of GPUs available: ", len(gpu_devices))
for i, gpu in enumerate(gpu_devices):
    print(f"GPU {i+1}: {gpu.name}")

这段代码将首先检查是否可以使用 GPU。如果找不到 GPU，则会引发一个 SystemError。然后，它将打印所有可用的 GPU 设备，并告诉您有多少 GPU。

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib

# Check if GPU is available
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != '/device:GPU:0':
  raise SystemError('GPU device not found')
print('Found GPU at: {}'.format(device_name))

# Print GPU details
devices = device_lib.list_local_devices()
gpu_devices = [dev for dev in devices if dev.device_type == 'GPU']
if not gpu_devices:
  print("No GPU device found")
print()
print("Number of GPUs available: ", len(gpu_devices))
for i, gpu in enumerate(gpu_devices):
    print(f"GPU {i+1}: {gpu.name}")

总结

本文介绍了如何检查您的 GPU 是否可用，并显示有关 GPU 的基本信息。如果您的 GPU 不可用，请确保已正确安装必要的库和驱动程序，并尝试重新运行上述代码。