51CTO博客已为您找到关于CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定多张gpu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CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定多张gpu问答内容。更多CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定多张gpu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
51CTO博客已为您找到关于CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定空闲显卡的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定空闲显卡问答内容。更多CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定空闲显卡相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现
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>&1& 2.2 启动第二个程序,指定使用第1号GPU 以下命令将第二个Python脚本放到后台运行,并将输出重定向到output2.log...
GPU Memory Usage:该进程的显存使用情况 2、os.environ来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES os是python中非常常用的系统包,而os.environ则是设置查看系统环境变量的模块,我们可以通过这个模块把CUDA_VISIBLE_DEVICES的设置写入到环境变量中,这样在执行这个程序的时候就可以指定GPU运行了。 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVI...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/deeplearning-envs/blob/main/cuda_visible_devices.ipynb, 视频播放量 1912、弹幕量 2、点赞数 38、投硬币枚数 11、收藏人数 27、转发人数 2, 视频作者 五道口纳什, 作者简介 数学,计算机科学,现代人工智能。全网「五道口纳
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 知识 校园学习 人工智能 PyTorch训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES PyTorch多GPU训练 DataParallel用法详解 新建device实例 PyTorch GPU基础操作 深度学习...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,在代码中gpu[0]指的是第0块儿,gpu[1]指的是第2块儿,gpu[2]指的是第3块儿 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 ...
这条命令适用于命令行运行tensorflow程序的时候,指定gpu. 只需要在命令之前设置环境变量,简单来说比如原本程序是命令行运行python train.py 假定这里gpu总共有八块,通过nvidia-smi查看发现5,6,7是空闲的(从0开始编号) 则运行命令修改为:CUDA_VISIBLE_DEVICES=5,6,7 python train.py...
多卡分配:在AutoModelForCausalLM加载预训练模型时,加入device_map="auto",自动分配可用显存。 设置可见显存:在python文件外部加入CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,指定特定的显卡。 重要!单台机器如果有的显卡占满,有的显卡空着。加入device_map="auto",仍然会出现爆显存的情况。主要因为device_map="auto"会将模型分配...