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...
将cuda_visible_devices设置为5后,将模型model = model.cuda()和输入数据input = input.cuda()加载到gpu上,观察到: 而通过nvidia-smi命令观察到GPU使用情况如图: 可见,设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES=5后,系统会对设置的GPU进行重新编号,从’0’开始。cuda()命令会将模型/数据加载到相对“可见”的第一...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,在代码中gpu[0]指的是第0块,gpu[1]指的是第2块,gpu[2]指的是第3块 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,0,3 只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,但是在代码中gpu[0]指的是第2块,gpu[1]指的是第0块,gpu[2]指的是第3块 指定GPU占用...
Cassie 你当像鸟,飞往你的山。 # os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']指定GPU无效知识点:我们在单卡训练想使用指定GPU的时候,需要手动设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=“1”(指定程序在1卡上跑) 但我昨天晚上写了这句话时候 程序还是在0卡上跑 一通乱试之后 以为跑起来了 早上看到又挂了。解决...
Tensorflow 指定训练时使用的GPU: 场景:有一台服务器,服务器上有多块儿GPU可以供使用,但此时只希望使用第2块和第4块GPU,但是我们希望代码能看到的仍然是有两块GPU,分别编号为0,1,这个时候我们可以使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来解决; import os