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。在这种方法中,每次循环都会启动一个新的子进程your_script.py,并为该子进程设置不同的 GPU。 import os import subprocess gpus = ...
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…
51CTO博客已为您找到关于windows 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windows 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES问答内容。更多windows 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
检查CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量是否已在系统中设置: 在Linux系统中,你可以使用echo命令来检查环境变量是否设置: bash echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES 如果这个命令没有输出,或者输出不是你期望的GPU设备编号,那么你需要设置这个环境变量。 若未设置,根据需求设定CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量: 你可以通过export命令来设置...
设置了cuda不可见后,任然使用cuda计算 原因:必须在代码一开始就设置 编辑于 2022-06-29 15:55 Mac OS X 使用技巧 CUDA 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 加载失败,点击重试 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 验证码登录 密码登录 中国+86 ...
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 或者直接添加到环境变量,同时记得删除原命令的CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 参考: https://blog.csdn.net/qq_40682833/article/details/119215398 ...
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...
可见设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量确实使得指定设备对CUDA应用可见,可见设备的指定顺序直接影响可见设备重索引的顺序(这一点可以通过设备所在总线号来判别 Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID),指定不存在的设备将会隐藏所有设备,存在设备和不存在设备混合指定,首个不存在设备前的存在设备将视为可见设...
期望可以通过CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,...参数设置多张GPU卡, python3 -m qanything_kernel.qanything_server.sanic_api --host 0.0.0.0 --port 8777 --model_size 7B 可以正常运行 运行环境 | Environment -OS:Ubuntu22.04.4 LTS-NVIDIA Driver: 550.54.14-CUDA:12.4-docker: 纯Python环境安装-dock...