ModelScope中，有代码能调试一下么，确认是用了CUDA？

要确认在ModelScope中是否使用了CUDA，你可以尝试以下两种方法：

方法一：在运行Pipeline对象时，查看是否有警告或者错误提示信息。如果CUDA没有被正确配置或者使用，可能会出现相关警告或错误信息。

方法二：查看GPU内存的使用情况。如果你的GPU内存没有增加，可能说明没有使用到CUDA。一种常见的检查GPU内存的方法是在终端中输入nvidia-smi命令，这将会显示你的GPU及其内存使用情况。

另外，需要注意的是，即使你已经安装了CUDA并且设备支持CUDA，但是模型本身不支持CUDA的情况下也无法使用CUDA加速。。

从你提供的信息来看，似乎你的程序没有有效地使用CUDA，即GPU内存没有增加。这可能有以下几个原因：

1. 代码不兼容CUDA：不是所有的代码都能在CUDA上运行。如果你的代码是在CPU上运行的，那么即使安装了CUDA，也无法使用GPU。你需要检查你的代码是否适合在CUDA上运行。
2. CUDA未正确安装：虽然你提到你已经安装了CUDA，但可能存在某些问题导致其未正确安装。你可以通过在命令行中输入nvcc --version来检查CUDA是否正确安装。
3. GPU内存不足：如果你的程序需要的GPU内存超过了你的GPU的内存，那么你的程序可能无法运行。你可以检查你的GPU的内存使用情况。
4. 驱动程序问题：确保你的GPU驱动程序已经更新到最新版本，并与你的CUDA版本兼容。
5. 数据类型和库的兼容性问题：确保你正在使用的库（例如TensorFlow, PyTorch等）支持你的CUDA版本，并且与你的操作系统和GPU驱动程序兼容。
6. 代码优化：如果你的代码没有进行适当的优化，可能会在GPU上运行得不如在CPU上好。你可能需要优化你的代码以更好地利用GPU的并行性。

您执行一下这两行代码，看一下是true还是false：
import torch
print(torch.cuda.is_available())nvcc --version您看一下您的cuda可能得重新装一下了。———此回答整理自钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①