torch.accelerator#

创建日期：2024年10月27日 | 最后更新：2025年11月13日

此包引入了对 python 中当前加速器 (accelerator) 的支持。

`device_count`	返回当前可用的加速器数量。
`is_available`	检查当前加速器在运行时是否可用：即是否已构建、所有必需驱动程序是否可用且至少有一个设备可见。
`current_accelerator`	返回编译时可用的加速器设备。
`set_device_index`	将当前设备索引设置为给定设备。
`set_device_idx`	(已弃用) 将当前设备索引设置为指定设备。
`current_device_index`	返回当前加速器所选设备的索引。
`current_device_idx`	(已弃用) 返回当前加速器所选设备的索引。
`set_stream`	将当前流设置为指定流。
`current_stream`	返回指定设备当前选定的流。
`synchronize`	等待指定设备上所有流中的所有内核执行完成。
`device_index`	用于设置当前加速器当前设备索引的上下文管理器。

内存管理#

`empty_cache`	释放缓存分配器当前持有的所有未占用内存，以便其他应用程序可以使用这些内存。
`get_memory_info`	返回指定设备索引的当前设备内存信息。
`max_memory_allocated`	返回指定设备索引下，当前加速器由张量占用的最大设备内存（以字节为单位）。
`max_memory_reserved`	返回指定设备索引下，当前加速器由缓存分配器管理的最大设备内存（以字节为单位）。
`memory_allocated`	返回指定设备索引下，当前加速器由张量占用的设备内存（以字节为单位）。
`memory_reserved`	返回指定设备索引下，当前加速器由缓存分配器管理的设备内存（以字节为单位）。
`memory_stats`	返回指定设备索引的加速器设备内存分配器统计信息字典。
`reset_accumulated_memory_stats`	重置指定设备索引下，由当前加速器内存分配器追踪的“累积”（历史）统计信息。
`reset_peak_memory_stats`	重置指定设备索引下，由当前加速器内存分配器追踪的“峰值”统计信息。