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...
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 GPU 隐藏到运行在同一台服务器上的笔记本中? 原文由 Tim 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 pytho...
$ 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...
深度学习过程中需要配置可见的显卡设备,本文记录 CUDA_VISIBLE_DEVICES 配置方法。 简介 服务器中有多个GPU,选择特定的GPU运行程序可在程序运行命令前使用:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令。0为服务器中的GPU编号,可以为0, 1, 2, 3等,表明对程序可见的GPU编号。 说明 命令 说明 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 只有编号为...
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。
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: ...
如果上述步骤没有问题,可以得到结果:<Managed Device 0>...。如果机器上没有GPU或没安装好上述包,会有报错。CUDA程序执行时会独霸一张卡,如果你的机器上有多张GPU卡,CUDA默认会选用0号卡。如果你与其他人共用这台机器,最好协商好谁在用哪张卡。一般使用CUDA_VISIBLE_DEVICES这个环境变量来选择某张卡。如选择5...
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,...
$ 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...