Функция backends.cudnn.is_available

Функция backends.cudnn.is_available проверяет, доступна ли библиотека cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) для использования в PyTorch. Она не принимает никаких параметров и возвращает логическое значение True, если cuDNN установлена, правильно сконфигурирована и готова к использованию, или False в противном случае. Эта функция полезна для написания кода, который должен адаптироваться к наличию или отсутствию cuDNN, например, для выбора между различными реализациями нейронных слоёв или для включения оптимизаций.

Синтаксис

torch.backends.cudnn.is_available()

Пример

Давайте проверим, доступна ли cuDNN в вашей системе:

import torch

is_cudnn_available = torch.backends.cudnn.is_available()
print(is_cudnn_available)

Результат выполнения кода на системе с установленной cuDNN:

True

Если cuDNN не установлена или её версия несовместима, функция вернёт:

False

Пример

Используем результат функции для условного выполнения кода, который зависит от cuDNN:

import torch

if torch.backends.cudnn.is_available():
	print("cuDNN is available. Enabling optimizations.")
	torch.backends.cudnn.benchmark = True
else:
	print("cuDNN is not available. Using fallback implementation.")

Результат выполнения кода на системе с доступной cuDNN:

"cuDNN is available. Enabling optimizations."

Результат выполнения кода на системе без cuDNN:

"cuDNN is not available. Using fallback implementation."

Смотрите также

функцию backends.cudnn.version,
которая возвращает версию установленной библиотеки cuDNN
функцию backends.cudnn.benchmark,
которая включает или отключает режим автоматического поиска оптимальных алгоритмов для cuDNN
функцию backends.cudnn.deterministic,
которая управляет детерминированностью вычислений cuDNN
функцию cuda.is_available,
которая проверяет доступность CUDA в целом