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  1. Python, PyTorch, GPU와 관련된 "How do I list all currently available GPUs with pytorch ?" 프로그래밍 해설
    사용 기술:PythonPyTorchGPU코드:설명:torch. cuda. device_count() 함수를 사용하여 현재 사용 가능한 GPU 장치 수를 확인합니다.for 루프를 사용하여 모든 GPU 장치 정보를 출력합니다
  2. PyTorch에서 .to(device)를 사용해야 하는 경우
    1. 모델 또는 텐서를 GPU로 전송할 때GPU는 CPU보다 훨씬 빠른 계산 속도를 제공하므로, 모델 학습 또는 추론 속도를 높이려면 모델과 텐서를 GPU로 전송해야 합니다. 다음 코드는 모델을 GPU로 전송하는 방법을 보여줍니다
  3. AMD GPU를 fastai/pytorch에서 사용하는 방법
    OS: Linux 또는 macOS (Windows는 아직 공식적으로 지원되지 않음)GPU: AMD ROCm 지원 GPUPython: 3.7 이상PyTorch: 1.8 이상fastai: 최신 버전2. PyTorch 설치
  4. PyTorch를 사용하여 총 GPU 메모리와 사용 가능한 메모리량을 얻는 방법
    PythonPyTorchCUDA (선택 사항)torch. cuda. get_device_properties(0): 첫 번째 GPU 장치의 속성을 가져옵니다.total_memory: 전체 GPU 메모리 용량 (바이트)
  5. 파이토치에서 GPU 사용 확인 방법
    다음은 파이토치에서 GPU 사용 여부를 확인하는 몇 가지 방법입니다.1. torch. cuda. is_available() 사용가장 간단한 방법은 torch. cuda. is_available() 함수를 사용하는 것입니다