如何查看GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES 银行卡很多,每次查看余额多要进入每个银行网站进行查看,于是就想到如何通过程序自动获取,网上查了些资料,一般用selenium做自动化测试,然后就学了下selenium,写了建行、招行、平安、陆金所,不过招行网站已不允许查,只能在手机进行账单查询。 环境:Jdk1.8、selenium3.14、Hibernate3、Spring...
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 1. 2. 或 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python **.py 1. 注意:临时设置方法一定要在第一次使用 cuda 之前进行设置 3.3永久设置 linux: 在~/.bashrc 的最后加上export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,然后source ~/.bashrc windows: 打开我的电脑环境变量设置的...
GPU Memory Usage:该进程的显存使用情况 2、os.environ来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES os是python中非常常用的系统包,而os.environ则是设置查看系统环境变量的模块,我们可以通过这个模块把CUDA_VISIBLE_DEVICES的设置写入到环境变量中,这样在执行这个程序的时候就可以指定GPU运行了。 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVI...
(1)os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpu (2).to(device)和.cuda()设置GPU的区别 代码复现时明显感觉一些基本概念都不清楚,特此记录。 参考:内存与显存、CPU与GPU、GPU与CUDA_cpu 逻辑运算 缓存 排队 显卡 内存 知乎-CSDN博客 1 内存与显存 (1) 内存 内存(Memory)也被称为内存储器,其作用是...
$CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python main.py 查看显存占用情况 如果是NVIDIA显卡,可以使用 $ watch -n 0.1 nvidia-smi $ nvidia-smi 这两行任一行都可以,第一行是每隔0.1秒看一下,第二行只是静态地看一下 设置自定义命令 我这种懒人觉得watch -n 0.1 nvidia-smi命令太长了,可以通过修改环境变量,设置自定义命令 ...
这可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来实现。 python import os # 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,只让程序看到0号和1号GPU os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" # 现在,torch.cuda.device_count()将只返回2,即使机器上有更多的GPU print(f"可见的GPU数量: {torch.cuda.device_count()}...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 设置定量的GPU使用量 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9 # 占用GPU90%的显存 session = tf.Session(config=config) 设置最小的GPU使用量 config = tf.ConfigProto() ...
watch -n 0.5 -d nvidia-smi 解决多块GPU指定的问题: import os # 重新标记第0块GPU,之后用0即表示第一块GPU os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1' 当前文件夹下有多少个文件:(不包括目录) ls -l | grep "^-" | wc -l 查看当前磁盘空间 ...
如上会把2号显卡改为device:0,1号显卡改为device:1。 上述对GPU的设置一定要放在所有调用CUDA的代码之前,否者会不生效。torch.cuda.device_count()用于查看可用GPU的数量。 通过os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]设置系统变量后,可能会使torch.cuda.device_count()结果不准确。
(handle)used_percentage_real = info.used / info.totalif out == "":if used_percentage_real < used_percentage:out += str(i)else:if used_percentage_real < used_percentage:out += "," + str(i)nvmlShutdown()return outshow_gpu(False)os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = use_gpu(0.5)...