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；

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持hwidc。

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