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对包含多个GPU的系统,GPU的id通常是0-N-1,设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,可以配置运行时使用的GPU。若设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,此时会将设备1作为设备0出现在应用程序列,屏蔽了其他的GPU 也可以配置多个GPU,像CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,会将设备1,2映射到id=0,1,屏蔽了其他的GPU ...
Protobuf是google开发的一个序列化和反序列化的协议库，我们可以自己设计传递数据的格式，通过.proto文件...
51CTO博客已为您找到关于CUDA_VISIBLE_DEVICES怎么判断的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及CUDA_VISIBLE_DEVICES怎么判断问答内容。更多CUDA_VISIBLE_DEVICES怎么判断相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
设置运行时环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES=2。nvidia驱动程序会屏蔽其他GPU,这时设备2作为设备0出现在应用程序中。 也可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES指定多个设备。例如,如果想测试GPU 2和GPU 3,可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES = 2, 3。然后,在运行时,nvidia驱动程序将只使用ID为2和3的设备,并且会将设备ID分别映射为0...
Chapter 2 CUDA Programming Model 在这一章里面会学习 CUDA 的编程模型: 写一个 CUDA 程序 执行一个 CUDA kernel 核函数 通过grids 和 blocks 管理线程 评估GPU 的性能 CUDA编程模型 关于编程模型的定义,总觉得翻译起来词不达意,原文如下。大概意思:编程模型是指计算机体系结构的一种抽象,它表明应用是如何在硬件...
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"附上我的测试代码和环境:PyCharm 2019.2....
name即是对应设备名称,一般来说(以各自实际情况为准,每个人的情况可能不同) "/cpu:0":机器的CPU。"/device:GPU:0":机器的 GPU(如果有一个)。"/device:GPU:1":机器的第二个 GPU(以此类推)。 使用命令tf.device()进行指定 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ='/device:GPU:0'...
只可见第一块GPU os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 只可见第一块GPU os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python ./rfcn/demo.py(使用RFCN网络一帧一帧进行测试) CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python ./dff_rfcn/demo.py(使用deep feature flow进行测试) 对比后可以明显看出,dff速度的提高,但从标注的准确性上来说,略有欠缺。 而且DFF第一帧的训练时间与rfcn相同,也符合其提出的方法。