确保您在正确的时机和方式下设置了cuda_visible_devices环境变量。通常,这个环境变量需要在任何CUDA相关的库(如TensorFlow、PyTorch、CUDA Runtime等)被加载或初始化之前设置。设置方式如下: 在Linux或macOS中: bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 # 设置为可见的GPU编号,以逗号分隔 在脚本或命令行中设置后,需...
这是因为深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch 等)在初始化时就会读取CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,并在后续操作中使用这些设置。因此,尝试在运行时通过循环动态更改CUDA_VISIBLE_DEVICES是无效的。 解决方法 1. 子进程方法 通过在子进程中运行深度学习代码,每次子进程启动时重新设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。在这种...
you need to set that before the first use of cuda rather than after that这里应该就是所谓的first use of cuda: from keras.backend.tensorflow_backend import set_session leo_cfg = tf.ConfigProto() leo_c…
这是Linux可以的,但是Windows不行。 解决方案: 这条命令的含义很简单,也就是指定某个GPU来运行程序,我们可以在程序开头添加指定GPU的代码,效果是一样的: copy 1 2 importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' 或者在程序外部cmd命令行里执行以下命令,设置临时变量: copy 1 setCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 或者...
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服务器有四张卡,通过os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"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...
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
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='0'针对问题二的回答;device_map还是"auto"，您试一...
CUDA_VISIBLE_DEVICES 这个环境变量是CUDA库要使用的。比如一台机器上有8张GPU，你只需要用到一张，...