3. 设置可见GPU 通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,你可以选择哪些GPU对当前Python程序可见。例如,如果你想让第0和第1个GPU可见,你可以在命令行中运行: bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python your_script.py 或者在Python脚本中动态设置: python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "...
importos# 设置只使用第1个GPU,即CUDA_VISIBLE_DEVICES=1os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"importtorch# 显示当前可用的设备print("当前可用的设备:",torch.cuda.device_count())print("当前GPU名称:",torch.cuda.get_device_name(0)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 在这个示例中,由于...
importos os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"# see issue #152os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" 即可指定GPU id为0的GPU可见,其他的不可见,就不会占用其他GPU了。
按道理这种情况下GPU占用峰值停留在train, 而eval的时候应该很低才对,因为没有计算图的accumulate,GPU上只包括model和data。 但是问题就是出现的那么惊悚,我在训练的时候老是炸显存,而且每次炸的时候都是在eval.后来继续调小train和eval的batch_size,居然发现eval的时候显存占用居然是train的2倍左右,而test的时候则...
环境变量设置GPU可见 python os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=str(index_and_partitions[0])
在程序代码最前面加上 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" # 例子>> "0":只有0号GPU可见;"1...
抱歉,根据作者设置的微博可见时间范围,此微博已不可见。 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 同时评论给 按热度 按时间 正在加载,请稍候... 查看更多 a 257关注 71粉丝 9949微博 微关系 他的关注(249) APEX-TOYS 脑缸-视觉研习社 -霜蓝- CO...
尽管PS5 Pro具备更强的GPU,原生4K渲染的计算成本仍然较高,因此PSSR成为了提升视觉效果的最佳选择。虽然PS5 Pro与标准版PS5在一些基础图像设置上相似,例如阴影分辨率和植被加载位置几乎一致,但Pro的画面稳定性更好,减少了树木透明和闪烁问题。此外,PSSR在某些情况下会模糊植被的动态表现,但这一现象在正常游戏中并不明...
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” #设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备,名称依次为'/gpu:0'、'/gpu:1' os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1,0” #设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备,名称依次为'/gpu:0'、'/gpu:1'。表示优先使用1号设备,然后使用0号设备 ...
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