cuda_visible_devices用法 cuda_visible_devices用于设置哪些GPU设备对CUDA可见。 该环境变量的取值为一个逗号分隔的GPU设备ID列表,表示CUDA运行时应对哪些GPU设备可见。设备ID从0开始,按顺序分配给系统上的每个GPU设备。 使用示例: 1.设置只有设备0和设备1对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``...
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[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] ...
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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 使用 临时设置 代码语言:javascript 复制 Linux:exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=1windows:setCUDA_VISIBLE_DEVICES=1 ...
通过使用nohup命令和CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,可以方便地在后台运行Python脚本,并指定使用特定的GPU进行训练。这样可以提高模型训练的效率,同时避免因会话断开而导致的训练中断。希望本文能对你在使用GPU训练机器学习模型时有所帮助。 # 结束进程!kill-9 ID...
如果使用多gpu运行程序,可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu。当然也可以在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'来使用。 如果在pycharm中调试时,使用多gpu的话,除了直接在程序中设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3...
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
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1,0” #设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备,名称依次为’/gpu:1’、’/gpu:0’。表示优先使用1号设备,然后使用0号设备 如果服务器有多个GPU,tensorflow默认会全部使用。如果只想使用部分GPU,可以通过参数CUDA_VISIBLE_DEVICES来设置GPU的可见性。
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...