【Pytorch】GPUの種類の確認方法

書籍や、ネットの例題を実行したところ、結果が違うことないですか？

実は、GPUが異なると計算結果が若干異なることがあります。

Pytorchでは簡単に、今お使いの環境で使用出来るGPUを確認することができますので気になる方は確認してみましょう！

GPUの種類の確認方法

ではまず、Pytorchを使いたい環境にアクセスして下さい。（Google Colaboratoryをお使いの方はWEBでサイトにアクセス、お手持ちのPCをお使いの方はAncondaのjupyter notebookなどを起動）

尚、Google Colaboratory、もでAnacondaのjupyter notebookでの全く同じコードで確認可能です。

以下のコードを実行して下さい。

import torch
torch.cuda.get_device_name(0)

これだけです、簡単ですね。

どうですか？GPUの種類が表示されましたか？

私のローカルPC環境では ‘GeForce RTX 3070 Laptop GPU’ と表示されました。

Googlel Colaboratoryでも試してみたところ ‘Tesla T4’ と表示されました。 

Googlel Colaboratoryの環境では、複数のGPUがランダムに割当られますので、日によって異なるGPUとなる場合があります。

まとめ

ご利用環境でのGPUの種類の確認方法をご紹介しました。

簡単に確認できますので、必要に応じて是非試して見て下さい。

尚、お手持ちのPC環境の場合は、グラフィックカードを交換しない限り、GPUの種類は変わる事はありませんが、Googlel Colaboratoryでは変わり事はあります。

もし、機械学習用途でお使い場合などで、いつも同じ出力結果を得たい（同じGPUを使う）場合の対策については以下でご紹介していますので、必要があれば参考にして見て下さい。

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