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CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量设置 入门后的进一步学习的内容,就是如何优化自己的代码。我们前面的例子没有考虑任何性能方面优化,是为了更好地学习基本知识点,而不是其他细节问题。从本节开始,我们要从性能出发考虑问题,不断优化代码,使执行速度提高是并行处理的唯一目的。 测试代码运行速度有很多方法,C语言里提供了类...
你可以通过运行以下命令来验证环境变量是否设置成功: bash echo $CUDA_HOME echo $PATH echo $LD_LIBRARY_PATH # 如果你设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES,也可以检查它 echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES 如果所有路径都显示正确,那么你的CUDA环境变量就已经配置成功了。此时,你可以尝试运行一些CUDA示例程序来进一步验证CUDA的...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 或 代码语言:javascript 复制 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python**.py 注意:这种设置方法一定要在第一次使用 cuda 之前进行设置 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地方,直接...
例如"0,1"表示使用前两个GPU卡进行训练。注意，如果您不设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，则默认会...
魔法,您就可以在没有任何导入的情况下更快地完成它: CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID%envCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 请注意,所有环境变量都是字符串,因此无需使用"。您可以通过运行以下命令验证环境变量是否已设置:%env <name_of_var>。或者用%env检查所有这些。
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:1’、’/gpu:0’。表示优先使用1号设备,然后使用0号设备 如果服务器有多个GPU,tensorflow默认会全部使用。如果只想使用部分GPU,可以通过参数CUDA_VISIBLE_DEVICES来设置GPU的可见性。
在运行 Multi-GPU 程序之前,需要先设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定要使用的显卡。可以使用以下命令来设置环境变量: ``` set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 ``` 其中,0, 1, 2 是要使用的显卡的索引号,多个显卡之间用逗号分隔。运行程序时,CUDA 会自动将任务分配给各个显卡进行并行计算。
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 ...
技术标签:环境配置pythonPycharm 如果使用多gpu运行程序,可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu。 当然也可以在程序开头设置os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = '0,1,2,3’来使用。如果在pycharm中调试时,使用多gpu... ...