利用Python的list_local_devices()方法列出本地设备的厂商

list_local_devices()是PyTorch的一个函数，用于列出本地设备的厂商信息。本地设备可以是CPU或GPU。该函数主要用于检查PyTorch是否能够使用GPU进行加速计算。

以下是使用Python的list_local_devices()方法列出本地设备厂商的示例代码：

import torch

def print_local_devices():
    devices = torch.cuda.list_local_devices()
    if len(devices) > 0:
        print("Found {} GPU(s):".format(len(devices)))
        for device in devices:
            print(" - GPU: {}".format(device.name))
            print("   Manufacturer: {}".format(device.vendor))
    else:
        print("No GPU found. Using CPU for computations.")

print_local_devices()

上述示例首先导入了torch模块，然后定义了一个名为print_local_devices()的函数。该函数使用torch.cuda.list_local_devices()方法获取本地设备列表，并进行相关输出。

在函数中，我们检查是否找到了GPU设备。如果我们找到了一个或多个GPU设备，则会显示找到了几个GPU，并打印每个GPU的名称和制造商。如果没有找到GPU设备，则会显示未找到GPU，并将使用CPU进行计算。

要运行上述代码，需要确保已经安装PyTorch和支持GPU计算的驱动程序。如果没有GPU设备，代码也会继续运行，并显示未找到任何GPU设备。

请注意，在某些情况下，可能需要在代码之前执行以下操作，以确保torch模块能够正确地找到GPU设备：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

这将设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，指定可见的GPU设备索引。上述示例中的"0"表示 个GPU设备。如果有多个GPU，可以更改为其他索引号，或者使用逗号分隔的索引列表，如"0,1,2"。

通过使用Python的list_local_devices()方法，我们可以方便地检查本地设备的制造商，并根据需求选择合适的设备进行计算加速。