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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 1. os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 1. 指定多个GPU设备: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 1. 指定一个范围的GPU设备: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0-2 1. 在设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量后,只有被指定的GPU设备会被程序所使用,其他未被指定的GPU设备将不可见。 注意:这...
这行命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为环境变量,使得随后在该终端会话中运行的CUDA程序只能看到并使用编号为0、1、2的GPU设备。 在Python脚本中设置: python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 这段代码会在Python脚本运行之前设置环境变量,确保脚本中的CUDA操作只使用编号为0和1的GPU...
1.1 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES用于指定 CUDA 应用程序将在哪些 GPU 设备上运行,通常用于控制程序在多 GPU 系统上的 GPU 使用情况,对于单 GPU 系统和纯主机代码的程序没有意义。通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES,可以限制应用程序访问的 GPU 设备,以便在多任务或多用户环境中更好地管理和分配 G...
设置本次训练使用卡1和卡2.但是实际跑起来之后,占用了全部四张卡。 解决办法: 将如下两行代码: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 放在 import torch 前面即可。 参考: os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 无法指定GPU问题
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 ...
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
pytorch之多GPU使用——#CUDA_VISIBLE_DEVICES使用 #torch.nn.DataParallel() #报错解决 分类: Pytorch 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 Picassooo 粉丝- 53 关注- 4 会员号:3720 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: 把字典或列表保存为json » 下一篇: linux创建软链接 ...
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块儿,gpu[1]指的是第0块儿,gpu[2]指的是第3块儿 设置示例: 在python程序中, import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,2,3'...