python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE ***.py 1. 4、查看GPU状态1、单次查看 nvidia-smi 1. 2、隔一秒查看GPU状态: watch -n 1 nvidia-smi 1. 使用指定gpu运行代码 一、前提 1、在命令行使用nvidia-smi查看gpu设备情况,当存在空闲设备时才能用,否则会出现运行内存不...
方式四(多卡):命令行里,在GPU的id为0和1的两张显卡上运行**.py程序: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python ***.py 1. 方式五(多卡):指定可见的为0,2,3号卡 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3" # 注意:这两行代码必须在文件的最开头,在加载各种包之前 model = ... model....
📘 指定空闲的GPU运行python程序 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1python test.py 📘 在python程序中指定GPU(通常使用该设置) 在train.py 最上方,设定使用的GPU 编号, 当这两行代码注释掉时,训练会自动使用该服务器的所有资源 importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="0,1" 每10s 显示一次GPU使用情况, Xsh...
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。 三、在python文件中指定 在需要运行的...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='3' # 改GPU编号 具体如下: importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='3'importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF 这句的意思是,对于这段代码看来,系统上只有这个指定的GPU可用。 os.environ是让python ...
一、命令行运行python程序时 1、首先查看哪些GPU空闲,nvidia-smi显示当前GPU使用情况。 1 nvidia-smi 2、然后指定空闲的GPU运行python程序。 1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 python test.py 二、在python程序中指定GPU 1 2 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="0,2,3" ...
📘 指定空闲的GPU运行python程序 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1python test.py 📘 在python程序中指定GPU(通常使用该设置) 在train.py 最上方,设定使用的GPU 编号, 当这两行代码注释掉时,训练会自动使用该服务器的所有资源importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1" ...
📘 指定空闲的GPU运行python程序 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python test.py 📘 在python程序中指定GPU(通常使用该设置) 在train.py 最上方,设定使用的GPU 编号, 当这两行代码注释掉时,训练会自动使用该服务器的所有资源 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="0,1" ...
https://www.cnblogs.com/tyty-Somnuspoppy/p/10071716.html显存不释放 【转载】解决Nvidia-smi没有进程但是显存不释放的问题 - Angry_Panda - 博客园
(9)指定GPU PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU。 有如下两种方法来指定需要使用的GPU。 1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES。 1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python my_script.py 1.2 python代码中设定:...