51CTO博客已为您找到关于在哪 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及在哪 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES问答内容。更多在哪 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 或 代码语言:javascript 复制 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...
1.设置只有设备0和设备1对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为"0,1"。 2.设置只有设备2对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为"2"。 3.取消对CUDA设备的可见性设置(...
[显卡环境] CUDA_VISIBLE_DEVICES 控制显卡可见性五道口纳什 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多3368 7 13:38 App [LLMs 实践] 13 gradient checkpointing 显存优化 trick 3503 -- 8:22 App [LLMs 实践] 11 gradient accumulation 显存优化 trick 6010 7 18:41 App [pytorch distributed] ...
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...
同时按下键盘上的win徽标+R,选择cmd,回车键打开cmd,在命令行中输入mysql -u root -p 切记只有这...
CUDA_VISIBLE_DEVICES后面的参数依次是设置gpu[0],gpu[1], gpu[2]...等的device编号。 所以区别在于: 0,2,3意思是gpu[0]指向device0, gpu[1], 指向devcie2, gpu[2]指向device3; 而2,0,3意思是gpu[0]指向device2, gpu[1], 指向devcie0, gpu[2]指向device3; ...
给大家分享一下PyTorch多GPU分布式训练,主要包括以下几个核心知识点:(1)PyTorch GPU基础操作,(2)DataParallel用法详解,(3)CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量(4)新建device实例, 视频播放量 1569、弹幕量 0、点赞数 7、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 2, 视频作
如果你有多块GPU,并希望在不同的GPU上同时运行多个程序,可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用哪个GPU。 2.1 启动第一个程序,指定使用第0号GPU 以下命令将第一个Python脚本放到后台运行,并将输出重定向到output1.log文件中: nohup bash -c"CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python xxx.py"> output1.log 2>&...