3. 在命令行中执行Python脚本并确保选定的GPU被正确使用 在设置好CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量后,你可以通过命令行执行你的Python脚本。为了验证选定的GPU是否被正确使用,你可以在Python脚本中添加一些代码来检查CUDA设备信息。 以下是一个简单的Python代码片段,使用torch库(PyTorch框架)来检查当前使用的GPU设备: python ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net res101 --bs 1 --nw 1 --lr 0.001 --lr_decay_step 5 --cuda 为方便调试,直接在pycharm下跑训练程序,需做如下设置: (1)在pychram中打开该项目文件夹,然后打开trainval_net.py(对应命令行执行的文件)程序,在pycharm中file...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 ddp_launch_demo.py ``` 这里有几个关键点: `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`:这表示我们只使用两张GPU。 `--nproc_per_node=2`:这表示每个节点上创建两个进程。通常,建议将这个参数设置为GPU的数量,这样每个GPU都会创建一个...
具体来说,只需在执行Python脚本之前,添加如下一行命令: bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 python extract_masks.py 这条命令会使得Python程序只使用编号为0和2的GPU。在这个过程中,请记得GPU的编号是从0开始的。所以如果你的机器上只有一张GPU,可以使用: bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python extract_masks.py 方法...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python your_.py 第二种方法是在Python脚本内部进行设置。在脚本的开头添加以下行,将GPU的选择直接写入代码: import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' 这种方式可以提供更高的灵活性,不必每次运行的时候都在命令行中进行设定。但需要注意的是,如果在脚本中使用了这种方式...
linkid=830387"version":"0.2.0","configurations":[{"name":"Python: 当前文件","type":"python","request":"launch","program":"${file}","console":"integratedTerminal",// "env": {"CUDA_VISIBLE_DEVICES":"0,1,2,3"},"args":["--train --config=configs/lane_detection/resa/erfnet_...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python script.py “` 这将只在索引为0的GPU设备上运行脚本。 4. 显示GPU信息:如果你想要查看系统上的GPU设备信息,可以使用以下命令: “` nvidia-smi “` 这将显示有关GPU设备的详细信息,包括设备索引、驱动程序版本、GPU利用率等。
还有一个就是环境cuda的设置问题,放在”env“后面就好了。 "env": {"CUDA_VISIBLE_DEVICES":"0"}, 1. 还有一个就是”cwd“,你想点f5后程序是从哪个路劲开始,就把这个值设置为对应的路劲就好,不然会默认跑到根目录,这个时候路径有问题就会出别的错误。
如果你想debug的时候选择GPU,就只需要在命令的前面加上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=x 就行了 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 pyd tools/train.py configs/rotated_retinanet/rotated-retinanet-hbox-le135_r50_fpn_1x_dota.py
运行python文件时,在前面加上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=xxx,xxx是你要指定的gpu序号。如CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 python extract_masks.py表示指定了0、2号两个gpu。注意,序号是从0开始排的,所以如果你只有一个gpu,那么就是CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python extract_masks.py。