通过这些努力,我们不仅解决了python 写了cuda_visible_device 还是在0卡跑的问题,更揭示了在CUDA与多GPU系统配置中的一些深层次的技巧和思考。
# 仅在模型训练后进行一次检查devices=tf.config.list_physical_devices('GPU')fordeviceindevices:print(f"Using device:{device}") 1. 2. 3. 4. 序列图 下面的序列图展示了整个流程: Check available GPUsReturn GPU infoSet CUDA_VISIBLE_DEVICESRun Python CodeVerify available GPUs 类图 以下是与 CUDA 相...
importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 或 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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: ...
import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" 您可以仔细检查您是否拥有对 TF 可见的正确设备 from tensorflow.python.client import device_lib print device_lib.list_local_devices() 我倾向于从像 notebook_util 这样的实用程...
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_DEVICES"] ="0,1"##仅使用device0和 device1 ...
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python my_script.py AI代码助手复制代码 这样my_script.py脚本就只能使用GPU 1。 在Python脚本内设置 如果想在Python的脚本内设置使用的GPU,可以使用os.environ,如下: importosos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"# see issue #152os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1...
$CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python my_script.py 这样my_script.py脚本就只能使用GPU 1。 在Python脚本内设置 如果想在Python的脚本内设置使用的GPU,可以使用os.environ,如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importos os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"# see issue #152os.env...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = f'{target_index}' # Step 2: Call cuInit to initialize CUDA result = libcuda.cuInit(0) if result != 0: raise Exception(f"cuInit failed with error code {result}") # Create a context on device 0 ...
# c.device is device(type='cuda', index=1) z = x + y # z.device is device(type='cuda', index=0) # even within a context, you can specify the device # (or give a GPU index to the .cuda call) d = torch.randn(2, device=cuda2) ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0PATH="$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin"LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64"#.bashrc文件 at /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2#define CUDNN_MAJOR...