要验证GPU可见性是否设置成功,可以使用nvidia-smi命令来查看当前可见的GPU设备。 bash nvidia-smi 该命令会列出所有当前可见的GPU设备及其状态。如果设置成功,你应该只会看到之前通过CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量指定的GPU设备。 4. 示例脚本 以下是一个包含设置GPU可见性和验证步骤的Bash脚本示例:
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...
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。
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...
pytorch设置gpu进行训练 接上一篇安装gpu版本pytorch后,这篇描述设置gpu进行训练 (1)模型设置 (2)输入数据设置 .cuda()将tensor专程cuda (3)输出设置 .cpu将cuda转成tensor 最后,查看nvidia-smi中,gpu被调用。 未调用前,只有这个gpu pid 调用后: 参考: https://www.cnblogs.com/darkk... ...
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