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....
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...
GPU 0 到 GPU 3目前几乎未被使用,温度和内存利用率都很低,适合用于新任务。GPU 4 和 GPU 5在中等负载下,但仍有一定余量。GPU 6 和 GPU 7负载较高,建议避免使用或等负载减小后再使用。 二、使用指定gpu运行代码 1、指定使用GPU0运行脚本(默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推) import...
bash脚本运行指定gpu的python代码 在同一个目录下有两个脚本,a.sh和b.sh,脚本内容如下: a.sh: echo "test for a" source b.sh 1. 2. b.sh: echo "test for b" 1. 使用bash a.sh 返回正确结果。 而使用sh a.sh返回结果如下: test for a...
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...