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...
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...
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 使用 临时设置 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Linux: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 windows: set CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python 运行时...
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=0,1 python >>> import torch; import os; from transformers import Trainer; os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"; >>> _ = torch.randn(128 * 1024 * 1024, device="cuda") 我们发现,这个 tensor 现在位于 device 0 上,说明后续对 CUDA_VISIBLE_DEVICES 的修改没有...
$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...
$ 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...
python库。 资源全名:imecilabt-gpulab-cli-3.4.0.tar.gz 上传者:qq_38161040时间:2022-03-08 Python库 | gpu_watchmen-0.1.1-py3-none-any.whl python库,解压后可用。 资源全名:gpu_watchmen-0.1.1-py3-none-any.whl 上传者:qq_38161040时间:2022-02-17 ...
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...