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。
Check available GPUsReturn GPU infoSet CUDA_VISIBLE_DEVICESRun Python CodeVerify available GPUs 类图 以下是与 CUDA 相关的类图,展示了如何在 Python 中使用CUDA_VISIBLE_DEVICES进行管理。 CUDADevice+set_visible_devices(device_indices)+get_available_devices()+is_using_device(device_index) 结尾 通过以上步骤...
5.3 设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 的方法: 6 CPU 与 GPU 并存 7 张量指定设备 7.1 创建张量时指定设备 7.2 new_* 保留原属性 7.3 *_like 保留原属性 使用GPU 加速技术,可以大幅减少训练时间。Pytorch 中的 Tensor 张量和 nn.Module 类就分为 CPU 和 GPU 两种版本。一般使用 .cuda() 和 .to(device) 方法...
我们在CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1的环境变量下启动 Python 交互式环境,随后修改了CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,此时我们初始化一个 torch 的 CUDA tensor,由于我们初始化这个 tensor 时没有指定 device id,torch 会默认选择第一个可见的 device。 $CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1python>>>importtorch;importos;os.environ["...
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: 打开我的电脑环境变量设置的地方,直接添加就行了。
我有两个 GPU,想通过 ipynb 同时运行两个不同的网络,但是第一个笔记本总是分配两个 GPU。 使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES,我可以隐藏 python 文件的设备,但我不确定如何在笔记本中这样做。 有没有办法将不同的 GP...
cuda_visible_devices是一个CUDA环境变量,用于指定哪些GPU设备对CUDA应用程序(如PyTorch)可见。例如,设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2会使CUDA应用程序只能看到编号为0和2的GPU设备。 2. 查找PyTorch中重置或设置cuda_visible_devices的方法 在PyTorch中,并没有直接提供重置cuda_visible_devices环境变量的函数。但是,你可以...
在pychrm终端运行:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3.7 .\train.py --model model.pkl 报错了, 然后我又在cmd中运行,也同样报错 看了很多篇博客,不是说要在putty里面执行就是要在MobaXterm里面执行,但是这两个我电脑都没有,我就想,有没有简单一点的方法。
set CUDA_VISIBLE_DEVICES="" python your_script.py 方法二:在代码中配置 在Python脚本中,可以通过设置PyTorch的设备为CPU来禁用CUDA。以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import torch # 设置设备为CPU device = torch.device("cpu") # 示例:创建一个张量并将其移动到CPU tensor = torch.tensor([1.0,...
device='cpu'x.to(device) 方法2:使用x.cuda()+CUDA_VISIBLE_DEVICES 很多贴子中说,使用x.cuda() 和x.to('cuda') 虽然是等效的,但是x.cuda() 的缺点是无法动态切换cpu。然而,其实配合命令行参数CUDA_VISIBLE_DEVICES 是可以进行切换的。 在服务器上创建一个python脚本 t.py: ...